The effect of random modulation of functional electrical stimulation parameters on muscle fatigue
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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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».