MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2130375741 · doi:10.1113/jp271087

Age‐related neuromuscular changes affecting human vastus lateralis

2015· article· en· W2130375741 sur OpenAlexaff
Mathew Piasecki, Alex Ireland, Daniel W. Stashuk, Andrew Hamilton-Wright, David A. Jones, Jamie S. McPhee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMount Allison UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMotor unitVastus lateralis muscleAgeingMotor unit recruitmentThighNeuromuscular transmissionAnatomyMagnetic resonance imagingMedicineNeuromuscular junctionSkeletal muscleSarcopeniaElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationCardiologyInternal medicinePsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Skeletal muscle size and strength decline in older age. The vastus lateralis, a large thigh muscle, undergoes extensive neuromuscular remodelling in healthy ageing, as characterized by a loss of motor neurons, enlargement of surviving motor units and instability of neuromuscular junction transmission. The loss of motor axons and changes to motor unit potential transmission precede a clinically-relevant loss of muscle mass and function. ABSTRACT: The anterior thigh muscles are particularly susceptible to muscle loss and weakness during ageing, although how this is associated with changes to neuromuscular structure and function in terms of motor unit (MU) number, size and MU potential (MUP) stability remains unclear. Intramuscular (I.M.) and surface electromyographic signals were recorded from the vastus lateralis (VL) during voluntary contractions held at 25% maximal knee extensor strength in 22 young (mean ± SD, 25.3 ± 4.8 years) and 20 physically active older men (71.4 ± 6.2 years). MUP size, firing rates, phases, turns and near fibre (NF) jiggle were determined and MU number estimates (MUNEs) were made by comparing average surface MUP with maximal electrically-evoked compound muscle action potentials. Quadriceps cross-sectional area was measured by magnetic resonance imaging. In total, 379 individual MUs were sampled in younger men and 346 in older men. Compared to the MU in younger participants, those in older participants had 8% lower firing rates and larger MUP size (+25%), as well as increased complexity, as indicated by phases (+13%), turns (+20%) and NF jiggle (+11%) (all P < 0.0005). The MUNE values (derived from the area of muscle in range of the surface-electrode) in older participants were ∼70% of those in the young (P < 0.05). Taking into consideration the 30% smaller cross-sectional area of the VL, the total number of MUs in the older muscles was between 50% and 60% lower compared to in young muscles (P < 0.0005). A large portion of the VL MU pool is lost in older men and those recruited during moderate intensity contractions were enlarged and less stable. These MU changes were evident before clinically relevant changes to muscle function were apparent; nevertheless, the changes in MU number and size are probably a prelude to future movement problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations156
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PhysiologyMême sujetMuscle activation and electromyography studiesTravaux en français237 207