The effect of random modulation of functional electrical stimulation parameters on muscle fatigue
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Notice bibliographique
Résumé
Muscle contractions induced by functional electrical stimulation (FES) tend to result in rapid muscle fatigue, which greatly limits activities such as FES-assisted standing and walking. It was hypothesized that muscle fatigue caused by FES could be reduced by randomly modulating parameters of the electrical stimulus. Seven paraplegic subjects participated in this study. While subjects were seated, FES was applied to quadriceps and tibialis anterior muscles bilaterally using surface electrodes. The isometric force was measured, and the time for the force to drop by 3 dB (fatigue time) and the normalized force-time integral (FTI) were determined. Four different modes of FES were applied in random order: constant stimulation, randomized frequency (mean 40 Hz), randomized current amplitude, and randomized pulsewidth (mean 250 micros). In randomized trials, stimulation parameters were stochastically modulated every 100 ms in a range of +/-15% using a uniform probability distribution. There was no significant difference between the fatigue time measurements for the four modes of stimulation. There was also no significant difference in the FTI measurements. Therefore, our particular method of stochastic modulation of the stimulation parameters, which involved moderate (15%) variations updated every 100 ms and centered around 40 Hz, appeared to have no effect on muscle fatigue. There was a strong correlation between maximum force measurements and stimulation order, which was not apparent in the fatigue time or FTI measurements. It was concluded that a 10-min rest period between stimulation trials was insufficient to allow full recovery of muscle strength.
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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.
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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 découle