Turning on the central contribution to contractions evoked by neuromuscular electrical stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Neuromuscular electrical stimulation can generate contractions through peripheral and central mechanisms. Direct activation of motor axons (peripheral mechanism) recruits motor units in an unnatural order, with fatigable muscle fibers often activated early in contractions. The activation of sensory axons can produce contractions through a central mechanism, providing excitatory synaptic input to spinal neurons that recruit motor units in the natural order. Presently, we quantified the effect of stimulation frequency (10-100 Hz), duration (0.25-2 s of high-frequency bursts, or 20 s of constant-frequency stimulation), and intensity [1-5% maximal voluntary contraction (MVC) torque generated by a brief 100-Hz train] on the torque generated centrally. Electrical stimulation (1-ms pulses) was delivered over the triceps surae in eight subjects, and plantar flexion torque was recorded. Stimulation frequency, duration, and intensity all influenced the magnitude of the central contribution to torque. Central torque did not develop at frequencies < or = 20 Hz, and it was maximal at frequencies > or = 80 Hz. Increasing the duration of high-frequency stimulation increased the central contribution to torque, as central torque developed over 11 s. Central torque was greatest at a relatively low contraction intensity. The largest amount of central torque was produced by a 20-s, 100-Hz train (10.7 +/- 5.5 %MVC) and by repeated 2-s bursts of 80- or 100-Hz stimulation (9.2 +/- 4.8 and 10.2 +/- 8.1% MVC, respectively). Therefore, central torque was maximized by applying high-frequency, long-duration stimulation while avoiding antidromic block by stimulating at a relatively low intensity. If, as hypothesized, the central mechanism primarily activates fatigue-resistant muscle fibers, generating muscle contractions through this pathway may improve rehabilitation applications.
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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.
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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 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 ».