Motor unit number estimation and neuromuscular fidelity in 3 stages of sarcopenia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Loss of motor units (MUs) and alterations in MU properties are major factors in development of sarcopenia. The purpose of this study was to compare MU properties among 3 groups categorized as either pre-sarcopenic (n = 7), sarcopenic (n = 7), or severely sarcopenic (n = 5), all with similarly aged subjects (75-82 years). METHODS: Using decomposition-enhanced quantitative electromyography, MU number estimates and neuromuscular stability measures of near-fiber (NF) jitter and jiggle were derived in addition to contractile properties of ankle dorsiflexors. RESULTS: MU number estimates were similar across groups; however, maximal voluntary strength in the severe sarcopenia group was 27% and 37% less than the sarcopenic and pre-sarcopenic groups, respectively. Moreover, NF jiggle was 31% greater in the severe group compared with pre-sarcopenia, NF jitter was 43% greater in the severe group compared with the pre-sarcopenic group. CONCLUSION: Unlike MU number estimates, strength and MU stability differed across groups and related to degree of sarcopenia. Muscle Nerve 55: 676-684, 2017.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».