Torque, Current, and Discomfort During 3 Types of Neuromuscular Electrical Stimulation of Tibialis Anterior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of neuromuscular electrical stimulation (NMES) for rehabilitation depend on the capacity to generate functionally relevant torque with minimal fatigability and discomfort. Traditionally, NMES is delivered either over a muscle belly (mNMES) or a nerve trunk (nNMES). Recently, a technique that minimizes contraction fatigability by alternating pulses between the mNMES and nNMES sites, termed "interleaved" NMES (iNMES), was developed. However, discomfort and the ability to generate large torque during iNMES have not been explored adequately. OBJECTIVE: The study objective was to compare discomfort and maximal torque between mNMES, nNMES, and iNMES. METHODS: Stimulation trains (12 pulses at 40 Hz) were delivered to produce dorsiflexion torque using mNMES, nNMES, and iNMES. Discomfort was assessed using a visual analogue scale for contractions that generated 5-30% of a maximal voluntary isometric contraction (MVIC), and for the maximal tolerable torque. RESULTS: Discomfort scores were not different between NMES types when torque was ≤20% MVIC. At 30% MVIC, mNMES produced more discomfort than nNMES and iNMES. nNMES produced the most torque (65% MVIC), followed by iNMES (49% MVIC) and mNMES (33% MVIC); in these trials, mNMES produced more discomfort than nNMES, but not iNMES. LIMITATIONS: The present results may be limited to individuals with no history of neuromusculoskeletal impairment. CONCLUSIONS: In terms of discomfort, there were no differences between mNMES, nNMES, or iNMES for contractions between 5-20% MVIC. However, mNMES produced more discomfort than nNMES and iNMES for contractions of 30% MVIC, while for larger contractions, mNMES only produced more discomfort than nNMES. The advantages and disadvantages of each NMES type should be considered prior to implementation in rehabilitation programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».