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Enregistrement W2228040504 · doi:10.1152/jappl.2000.88.1.226

Effects of exercise on muscle transverse relaxation determined by MR imaging and in vivo relaxometry

2000· article· en· W2228040504 sur OpenAlexaff
George Saab, Robert T. Thompson, Greg D. Marsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern UniversitySt Joseph's Health CentreLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelaxometryMagnetic resonance imagingIn vivoNuclear magnetic resonanceRelaxation (psychology)Nuclear medicineMedicineChemistryAnatomyInternal medicineSpin echoRadiologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the effects of intense exercise on the proton transverse (T(2)) relaxation of human skeletal muscle. The flexor digitorium profundus muscles of 12 male subjects were studied by using magnetic resonance imaging (MRI; 6 echoes, 18-ms echo time) and in vivo magnetic resonance relaxometry (1,000 echoes, 1.2-ms echo time), before and after an intense handgrip exercise. MRI of resting muscle produced a single T(2) value of 32 ms that increased by 19% (P < 0.05) with exercise. In vivo relaxometry showed at least three T(2) components (>5 ms) for all subjects with mean values of 21, 40, and 137 ms and respective magnitudes of 34, 49, and 14% of the total magnetic resonance signal. These component magnitudes changed with exercise by -44% (P < 0.05), +52% (P < 0.05), and +23% (P < 0.05), respectively. These results demonstrate that intense exercise has a profound effect on the multicomponent T(2) relaxation of muscle. Changes in the magnitudes of all the T(2) components synergistically increase MRI T(2), but changes in the two shortest T(2) components predominate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations67
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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