Core and skin temperature influences on the surface electromyographic responses to an isometric force and position task
Notice bibliographique
Résumé
The large body of work demonstrating hyperthermic impairment of neuromuscular function has utilized maximal isometric contractions, but extrapolating these findings to whole-body exercise and submaximal, dynamic contractions may be problematic. We isolated and compared core and skin temperature influences on an isometric force task versus a position task requiring dynamic maintenance of joint angle. Surface electromyography (sEMG) was measured on the flexor carpi radialis at 60% of baseline maximal voluntary contraction while either pushing against a rigid restraint (force task) or while maintaining a constant wrist angle and supporting an equivalent inertial load (position task). Twenty participants performed each task at 0.5°C rectal temperature (Tre) intervals while being passively heated from 37.1±0.3°C to ≥1.5°C Tre and then cooled to 37.8±0.3°C, permitting separate analyses of core versus skin temperature influences. During a 3-s contraction, trend analysis revealed a quadratic trend that peaked during hyperthermia for root-mean-square (RMS) amplitude during the force task. In contrast, RMS amplitude during the position task remained stable with passive heating, then rapidly increased with the initial decrease in skin temperature at the onset of passive cooling (p = 0.010). Combined hot core and hot skin elicited shifts toward higher frequencies in the sEMG signal during the force task (p = 0.003), whereas inconsistent changes in the frequency spectra occurred for the position task. Based on the patterns of RMS amplitude in response to thermal stress, we conclude that core temperature was the primary thermal afferent influencing neuromuscular response during a submaximal force task, with minimal input from skin temperature. However, skin temperature was the primary thermal afferent during a position task with minimal core temperature influence. Therefore, temperature has a task-dependent impact on neuromuscular responses.
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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 | 0,001 |
| 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 ».