Using EMG Amplitude and Frequency to Calculate a Multimuscle Fatigue Score and Evaluate Global Shoulder Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors developed a function to quantify fatigue in multiple shoulder muscles by generating a single score using relative changes in EMG amplitude and frequency over time. BACKGROUND: Evaluating both frequency and amplitude components of the electromyographic signal provides a more complete evaluation of muscle fatigue than either variable alone; however, little effort has been made to combine time and frequency domains for the evaluation of myoelectric fatigue. METHOD: Surface EMG was measured from 14 shoulder muscles while participants performed simulated, repetitive work tasks until exhaustion. Each 60-s work cycle consisted of four tasks (dynamic push, dynamic pull, static drill, static force target matching task) scaled to participants' anthropometrics and strength. The function was generated to calculate a multimuscle fatigue score (MMFS) based on changes in EMG frequency, amplitude, and the number of muscles showing signs of myoelectric fatigue (increase in EMG amplitude; decrease in EMG frequency). RESULTS: The function was evaluated through changes in MMFS over time: first (31.8 ± 14.6), middle (47.6 ± 25.3), last (58.6 ± 35.5) reference exertions ( p < .05). The evaluation of the relationships between MMFS and changes in strength ( r = -0.510) and MMFS and perceived fatigue (RPF) ( r = 0.298) showed significant relationships over time ( p < .05). MMFS scores increased over time ( p < .05) with significant relationships between MMFS and strength changes and RPF ( p < .05). CONCLUSION AND APPLICATION: The MMFS allows for comparisons between workplace tasks, which can aid in workplace design to mitigate the development of fatigue.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».