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Enregistrement W2314637836 · doi:10.1016/j.jmpt.2016.03.001

Methods of Muscle Activation Onset Timing Recorded During Spinal Manipulation

2016· article· en· W2314637836 sur OpenAlexaff
Stuart J. Currie, Casey A. Myers, Ashok Krishnamurthy, Brian A. Enebo, Bradley S. Davidson

Notice bibliographique

RevueJournal of Manipulative and Physiological Therapeutics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Center for Complementary and Integrative HealthNCMIC Foundation
Mots-clésMedicineElectromyographyLumbarMultifidus muscleCorrelationAsymptomaticErector spinae musclesPhysical medicine and rehabilitationSpinal manipulationTime constantAudiologyElectrophysiologyAnatomyLow back painSurgeryInternal medicineMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine electromyographic threshold parameters that most reliably characterize the muscular response to spinal manipulation and compare 2 methods that detect muscle activity onset delay: the double-threshold method and cross-correlation method. METHODS: Surface and indwelling electromyography were recorded during lumbar side-lying manipulations in 17 asymptomatic participants. Muscle activity onset delays in relation to the thrusting force were compared across methods and muscles using a generalized linear model. RESULTS: The threshold combinations that resulted in the lowest Detection Failures were the "8 SD-0 milliseconds" threshold (Detection Failures = 8) and the "8 SD-10 milliseconds" threshold (Detection Failures = 9). The average muscle activity onset delay for the double-threshold method across all participants was 149 ± 152 milliseconds for the multifidus and 252 ± 204 milliseconds for the erector spinae. The average onset delay for the cross-correlation method was 26 ± 101 for the multifidus and 67 ± 116 for the erector spinae. There were no statistical interactions, and a main effect of method demonstrated that the delays were higher when using the double-threshold method compared with cross-correlation. CONCLUSIONS: The threshold parameters that best characterized activity onset delays were an 8-SD amplitude and a 10-millisecond duration threshold. The double-threshold method correlated well with visual supervision of muscle activity. The cross-correlation method provides several advantages in signal processing; however, supervision was required for some results, negating this advantage. These results help standardize methods when recording neuromuscular responses of spinal manipulation and improve comparisons within and across investigations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,099 · 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'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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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