Neural Control of Superficial and Deep Neck Muscles in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Human neck muscles have a complex multi-layered architecture. The role and neural control of these neck muscles were examined in nine seated subjects performing three series of isometric neck muscle contractions: 50-N contractions in eight fixed horizontal directions, 25-N contractions, and 50-N contractions, both with a continuously changing horizontal force direction. Activity in the left sternocleidomastoid, trapezius, levator scapulae, splenius capitis, semispinalis capitis, semispinalis cervicis, and multifidus muscles was measured with wire electrodes inserted at the C(4)/C(5) level under ultrasound guidance. We hypothesized that deep and superficial neck muscles would function as postural and focal muscles, respectively, and would thus be controlled by different neural signals. To test these hypotheses, electromyographic (EMG) tuning curves and correlations in the temporal and frequency domains were computed. Three main results emerged from these analyses: EMG tuning curves from all muscles exhibited well-defined preferred directions of activation for the 50-N isometric forces, larger contractions (25 vs. 50 N) yielded more focused EMG tuning curves, and agonist neck muscles from all layers received a common neural drive in the range of 10-15 Hz. The current results demonstrate that all neck muscles can exhibit phasic activity during isometric neck muscle contractions. Similar oscillations in the EMG of neck muscles from different layers further suggest that neck motoneurons were activated by common neurons. The reticular formation appears a likely generator of the common drive to the neck motoneurons due to its widespread projections to different groups of neck motoneurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».