Changes in Anconeus Motor Unit Firing Rates During High-Intensity Dynamic Elbow Extensor Fatiguing Contractions
Notice bibliographique
Résumé
Neuromuscular fatigue is a task-dependent process. Decreased motor unit firing rates (MUFR) have been widely reported following high-intensity isometric fatiguing protocols. However, due to technical limitations associated with tracking and discriminating single MUs, there is little known regarding the changes in MUFR following high-intensity maximal velocity dynamic fatigue. Single MU recordings can be reliably detected in the anconeus during movement, due to its distinct anatomical features, making it an attractive model for the study of neuromuscular properties during dynamic fatigue. PURPOSE: To evaluate anconeus MUFR as a function of time to task failure (TTF) during a maximal velocity elbow extension protocol using moderate to heavy loads. METHODS: Two fine-wire intramuscular electrode pairs were inserted into the anconeus to assess changes in MUFR in six male participants (25 ± 3y) over repeated sessions on separate days. Individual MUs were followed throughout a three-stage dynamic elbow extension fatigue protocol. Torque was adjusted from 45% to 35% to 25% of isometric maximal voluntary contraction (MVC) strength of the elbow extensors when 50% of the initial velocity of that stage was unattainable. This protocol was implemented to extend the task duration and to induce substantial neuromuscular fatigue. Mean MUFR was calculated for the following three relative time ranges: 0-15% TTF (beginning), 45-60% TTF (middle) and 85-100% TTF (end). RESULTS: Following the fatigue task, isometric MVC and maximal velocity at 35% MVC load decreased ~40% and ~60% compared to baseline, respectively. Mean TTF was ~80 seconds. Preliminary data from 8 anconeus MUs tracked successfully throughout the fatigue protocol indicated a reduction in MUFRs from ~36 Hz (0-15% TTF) to ~29 Hz (45-60% TTF) to ~22 Hz (85-100% TTF). CONCLUSION: During high-intensity maximal velocity dynamic contractions of approximately 1.5 minutes in duration, anconeus firing rates decreased substantially (nearly 40%). The relative decrease in MUFRs after this task is in accordance with that reported for sustained high-intensity isometric tasks in other muscles. Supported by NSERC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».