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Enregistrement W2324762880 · doi:10.1249/mss.0000000000000881

Diaphragm Recruitment Increases during a Bout of Targeted Inspiratory Muscle Training

2016· article· en· W2324762880 sur OpenAlexaff
Andrew H. Ramsook, Ryan Koo, Yannick Molgat‐Seon, Paolo B. Dominelli, Nafeez Syed, Christopher J. Ryerson, A. William Sheel, Jordan A. Guenette

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParasternal lineMedicineDiaphragm (acoustics)Diaphragmatic breathingDiaphragm muscleCardiologyIntercostal muscleInternal medicineAnesthesiaRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The extent to which the diaphragm is targeted during a bout of inspiratory muscle training (IMT) is unknown. The purpose of this study was to characterize the relative activation patterns of the diaphragm and extradiaphragmatic inspiratory muscles during a bout of IMT and to determine whether diaphragmatic recruitment can be increased by giving subjects specific diaphragmatic breathing instructions (IMTdi). METHODS: Ten healthy men were instrumented with surface EMG electrodes on the sternocleidomastoid (EMGscm), scalenes (EMGsca), parasternal intercostals (EMGpic), and seventh intercostal space (EMG7ic). A multipair esophageal electrode catheter measured crural diaphragmatic EMG (EMGdi) and transdiaphragmatic pressure (Pdi). Trial 1 of IMT involved 25 dynamic inspiratory maneuvers at 40% of maximal inspiratory mouth pressure using a variable flow resistive loading device where subjects were free to choose their own inspiratory muscle recruitment strategy. Trial 2 involved the same procedures, but subjects were given specific instructions to actively recruit their diaphragm. Cervical magnetic stimulation of the phrenic nerves verified the absence of diaphragmatic fatigue before commencing the second trial. RESULTS: Compared with IMT, IMTdi resulted in a significant increase in EMGdi (56 ± 12 vs 73 ± 10%max, P = 0.002) and Pdi swings (39 ± 14 vs 64 ± 17 cm H2O, P < 0.0001) and a decrease in EMGsca (52 ± 21 vs 36 ± 22%max, P = 0.04). There was no difference in EMG7ic (26 ± 19 vs 33 ± 21%max, P = 0.36), EMGpic (31 ± 24 vs 25 ± 15%max, P = 0.22), and EMGscm (58 ± 21 vs 45 ± 24%max, P = 0.08) when comparing IMT versus IMTdi, respectively. CONCLUSIONS: Simple diaphragmatic breathing instructions can significantly increase the recruitment of the diaphragm during IMT compared with a bout of IMT where individuals are free to choose their own inspiratory muscle recruitment strategy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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