Unilateral elbow flexion fatigue modulates corticospinal responsiveness in non‐fatigued contralateral biceps brachii
Notice bibliographique
Résumé
Exercise-induced fatigue can change motor performance in non-exercised muscles. The objective was to investigate unilateral elbow flexion (EF) fatigue effects on the maximal voluntary force (MVC) and corticospinal excitability of contralateral non-exercised biceps brachii (BB). Transcranial magnetic, transmastoid electrical, and brachial plexus electrical stimulation were used to elicit motor evoked potentials (MEP), cervicomedullary motor evoked potentials (CMEP), and compound muscle action potentials in the contralateral non-exercised BB of 12 participants before and after (i) two bouts of 100-s unilateral EF (fatigue) or (ii) control. Three stimuli were evoked every 1.5 s during a series of 6-s isometric EF at 100%, 50%, and 5% of MVC. The non-exercised EF MVC force, electromyographic activity, and voluntary activation were not significantly different between fatigue and control. Non-exercised BB MEP and CMEP amplitudes during 100% MVCs demonstrated significantly higher (P = 0.03) and lower values (P = 0.01), respectively, after fatigue compared with control. There was no difference between the two conditions for MEP and CMEP amplitudes during 50% and 5% MVCs. Unilateral exercise-induced EF fatigue did not lead to cross-over central fatigue to the contralateral homologous muscle but enhanced the supraspinal responsiveness (MEP/CMEP) of the neural circuitries supplying central commands to non-exercised muscles at higher contraction intensity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».