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Enregistrement W2464608527 · doi:10.1249/01.mss.0000476636.10811.f3

Strength And Power Asymmetries In The Knee Extensors And Flexors

2015· article· en· W2464608527 sur OpenAlexaff
Peter Yee, Justin T. Lishchynsky, Joel L. Lanovaz, Jonathan P. Farthing

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseBicepsAbsolute powerElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyLeg muscleAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymmetries in motor function can evolve from habitual use of the dominant side; and in athletes, through the demands of sport. Asymmetries between limbs are known to increase injury risk; however, less is known about power asymmetries, especially in the lower limb. PURPOSE: To determine strength and power asymmetries in the upper leg muscles, and explore the relationship to limb dominance. METHODS: Twelve right-footed participants (6 M; 6 F; right kicking; Waterloo footedness score +10.8±4.4) were recruited. Muscle thickness (MT) was measured using β-mode ultrasound on the vastus lateralis (VL) and biceps femoris (BF) of both legs. Maximal voluntary isometric (MVC) strength and velocity dependent contractions (power) were completed on a NORM dynamometer for knee flexion (KF) and knee extension (KE). Electromyography (EMG) recordings were acquired from the VL and BF, and normalized to MVC. Asymmetry scores were calculated using the equation: (dominant leg - nondominant leg/stronger leg) x 100, with the absolute score representing the absolute asymmetry. RESULTS: No significant differences in MT were found between legs (p=0.16). Absolute asymmetries were significantly different than zero (p<0.05) for KE (7.2±5.1%) and KF (11.5±7.1%) strength, and KE (13.9±10.2%) and KF (11.7±8.3%) power. Asymmetries related to dominance (positive scores favour the dominant) were only significant for KE power (p<0.05; 11.1±13.5%). Overall for both tasks, power asymmetries (12.8±9.3%) were larger than strength (9.3±6.1%) (p<0.05). Normalized EMG revealed a task (KE vs. KF) x muscle (agonist vs. antagonist) interaction (p<0.05). Agonist activation was similar between tasks but KE had greater antagonist activation (0.94±0.60 of MVC) than KF (0.23±0.12 of MVC) (p<0.05). There was no difference between legs for agonist or antagonist activity (p=0.27), or the timing of antagonist onset (p=0.79). CONCLUSION: Contrasting absolute asymmetries revealed much larger strength and power asymmetries compared to asymmetries factoring in limb dominance. Overall there was greater power than strength asymmetry in the upper legs, suggesting explosive tasks may expose larger side-to-side differences than static tasks. These findings suggest substantial leg asymmetries exist but may not always favour the dominant leg.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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