Muscle Activity Adaptations to Spinal Tissue Creep in the Presence of Muscle Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to identify adaptations in muscle activity distribution to spinal tissue creep in presence of muscle fatigue. METHODS: Twenty-three healthy participants performed a fatigue task before and after 30 minutes of passive spinal tissue deformation in flexion. Right and left erector spinae activity was recorded using large-arrays surface electromyography (EMG). To characterize muscle activity distribution, dispersion was used. During the fatigue task, EMG amplitude root mean square (RMS), median frequency and dispersion in x- and y-axis were compared before and after spinal creep. RESULTS: Important fatigue-related changes in EMG median frequency were observed during muscle fatigue. Median frequency values showed a significant main creep effect, with lower median frequency values on the left side under the creep condition (p≤0.0001). A significant main creep effect on RMS values was also observed as RMS values were higher after creep deformation on the right side (p = 0.014); a similar tendency, although not significant, was observed on the left side (p = 0.06). A significant creep effects for x-axis dispersion values was observed, with higher dispersion values following the deformation protocol on the left side (p≤0.001). Regarding y-axis dispersion values, a significant creep x fatigue interaction effect was observed on the left side (p = 0.016); a similar tendency, although not significant, was observed on the right side (p = 0.08). CONCLUSION: Combined muscle fatigue and creep deformation of spinal tissues led to changes in muscle activity amplitude, frequency domain and distribution.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».