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Enregistrement W2766710084 · doi:10.1186/s12984-017-0318-y

Skeletal muscle mechanics, energetics and plasticity

2017· review· en· W2766710084 sur OpenAlexaff
Richard L. Lieber, Thomas J. Roberts, Silvia S. Blemker, Sabrina S. M. Lee, Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésSkeletal muscleSarcomereMuscle contractionNeuroscienceContraction (grammar)AnatomyMyocyteComputer scienceMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following papers by Richard Lieber (Skeletal Muscle as an Actuator), Thomas Roberts (Elastic Mechanisms and Muscle Function), Silvia Blemker (Skeletal Muscle has a Mind of its Own: a Computational Framework to Model the Complex Process of Muscle Adaptation) and Sabrina Lee (Muscle Properties of Spastic Muscle (Stroke and CP) are summaries of their representative contributions for the session on skeletal muscle mechanics, energetics and plasticity at the 2016 Biomechanics and Neural Control of Movement Conference (BANCOM 2016). Dr. Lieber revisits the topic of sarcomere length as a fundamental property of skeletal muscle contraction. Specifically, problems associated with sarcomere length non-uniformity and the role of sarcomerogenesis in diseases such as cerebral palsy are critically discussed. Dr. Roberts then makes us aware of the (often neglected) role of the passive tissues in muscles and discusses the properties of parallel elasticity and series elasticity, and their role in muscle function. Specifically, he identifies the merits of analyzing muscle deformations in three dimensions (rather than just two), because of the potential decoupling of the parallel elastic element length from the contractile element length, and reviews the associated implications for the architectural gear ratio of skeletal muscle contraction. Dr. Blemker then tackles muscle adaptation using a novel way of looking at adaptive processes and what might drive adaptation. She argues that cells do not have pre-programmed behaviors that are controlled by the nervous system. Rather, the adaptive responses of muscle fibers are determined by sub-cellular signaling pathways that are affected by mechanical and biochemical stimuli; an exciting framework with lots of potential. Finally, Dr. Lee takes on the challenging task of determining human muscle properties in vivo. She identifies the dilemma of how we can demonstrate the effectiveness of a treatment, specifically in cases of muscle spasticity following stroke or in children with cerebral palsy. She then discusses the merits of ultrasound based elastography, and the clinical possibilities this technique might hold. Overall, we are treated to a vast array of basic and clinical problems in skeletal muscle mechanics and physiology, with some solutions, and many suggestions for future research.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations171
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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