Importance of sarcomere length when determining muscle physiological cross-sectional area: A spine example
Notice bibliographique
Résumé
Muscle physiological cross-sectional area predicts the maximum capability of a muscle to generate isometric force. Biomechanical models often use estimates of individual muscle physiological cross-sectional area to partition internal forces among different muscles and predict joint forces and stability. In the spine literature, these physiological cross-sectional area values are generally obtained from imaging or cadaveric studies that have not accounted for a potential lengthened or shortened (and thus thinned or thickened, respectively) state of the muscles in question. Sarcomere length measurements can be used to normalize muscle lengths and correct for these length discrepancies. This article was designed to demonstrate potential effects of not accounting for instantaneous sarcomere length when calculating the physiological cross-sectional area of muscles of the spine region. Because some muscles of the spine region appear to be shortened and others lengthened in the neutral spine posture, both over- and under-estimations of physiological cross-sectional area are possible. Specifically, it is shown that the muscle physiological cross-sectional area could be over-estimated or under-estimated by as much as + 36% (multifidus) and -21% (rectus abdominis), respectively. This differential error effect poses difficulties in accurately estimating individual muscle forces and subsequent spine forces and stability that result from biomechanical models incorporating physiological cross-sectional area data obtained in the absence of sarcomere length measurements. Future work is needed to measure the dynamic range of sarcomere lengths of all spinal muscles to ensure correct inputs to biomechanical models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».