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Enregistrement W2141859251 · doi:10.1186/1746-1340-13-14

Trunk muscle activity during bridging exercises on and off a Swissball

2005· article· en· W2141859251 sur OpenAlexaff
Gregory J Lehman, Wajid Hoda, Steven Oliver

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Osteopathy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrunkMedicineBridging (networking)Physical medicine and rehabilitationSupine positionElectromyographyPhysical therapyAnatomySurgeryComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A Swiss ball is often incorporated into trunk strengthening programs for injury rehabilitation and performance conditioning. It is often assumed that the use of a Swiss ball increases trunk muscle activity. The aim of this study was to determine whether the addition of a Swiss ball to trunk bridging exercises influences trunk muscle activity. METHODS: Surface electrodes recorded the myoelectric activity of trunk muscles during bridging exercises. Bridging exercises were performed on the floor as well as on a labile surface (Swiss ball). RESULTS AND DISCUSSION: During the prone bridge the addition of an exercise ball resulted in increased myoelectric activity in the rectus abdominis and external oblique. The internal oblique and erector spinae were not influenced. The addition of a swiss ball during supine bridging did not influence trunk muscle activity for any muscles studied. CONCLUSION: The addition of a Swiss ball is capable of influencing trunk muscle activity in the rectus abdominis and external oblique musculature during prone bridge exercises. Modifying common bridging exercises can influence the amount of trunk muscle activity, suggesting that exercise routines can be designed to maximize or minimize trunk muscle exertion depending on the needs of the exercise population.

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)0,001
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations211
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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