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Enregistrement W2773969018 · doi:10.1080/23335432.2017.1364667

Electromyographic investigation of anterior and posterior regions of supraspinatus: a novel approach based on anatomical insights

2017· article· en· W2773969018 sur OpenAlexafffund
Soo Y. Kim, Jong Bum Ko, Clark R. Dickerson, David F. Collins

Notice bibliographique

RevueInternational Biomechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesPhysiotherapy Foundation of Canada
Mots-clésAnatomyMedicineOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supraspinatus is composed of anterior and posterior regions that are distinct. To date, the relative electromyographic (EMG) activity of these regions during different tasks has not been investigated. This work, thus, evaluated activity of the anterior and posterior regions of supraspinatus during isometric actions in different postures. Data were analyzed from 11 healthy participants. Fine-wire electrodes were inserted into the anterior and posterior regions of supraspinatus. EMG activity was recorded during isometric abduction and external rotation exertions against 5% of body weight resistance. Three postures for abduction (30°, 60°, and 90° of humeral abduction, scapular plane) and two for external rotation (0° and 90° humeral abduction) were tested. Each participant’s data were normalized to the peak root mean square (RMS) values for the corresponding region. The RMS of the anterior region was divided by that of the posterior to calculate muscle activation ratios. Non-parametric statistics were used for analyses. The median ratio was lower during external rotation at 90° abduction compared to abduction at 30° (P = 0.003). These results suggest that the two regions of supraspinatus are functionally distinct during isometric tasks. The posterior region may play a more dominant role in postures with higher degrees of abduction and during external rotation exertions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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