Differences in EMG–moment relationships between ACL‐injured and uninjured adults during a weight‐bearing multidirectional force control task
Notice bibliographique
Résumé
Anterior cruciate ligament injury (ACLi) reduces mechanical knee joint stability. Differences in muscle activation patterns are commonly identified between ACLi individuals and uninjured controls (CON); however, how and which of these differences are adaptations to protect the knee or adversely increase risk of joint instability remain unclear. Since the neuromuscular system integrates activity of all muscles crossing the knee to create a moment-of-force that opposes an external load, this study sought to quantify differences in individual muscle electromyography (EMG)-moment relationships between ACLi and CON. Participants isometrically modulated ground reaction forces during a standing force matching protocol to elicit combinations of sagittal, frontal and transverse plane moments. Partial least squares regressions determined which internal joint moment(s) predicted activation of 10 leg muscles for each group. Compared to CON, ACLi demonstrated greater contribution of rectus femoris to knee extension, semitendinosus and gastrocnemii to knee flexion, and lateral gastrocnemii to knee external rotation moments. ACLi also showed lower contributions of biceps femoris to knee flexion, medial gastrocnemius to internal rotation, and varied hip muscle contributions to frontal plane hip moments. Between group differences in EMG-moment relationships during static conditions suggest neuromuscular contributions to sagittal plane stability increases after ACL injury, while knee stability during knee abduction and external rotation is reduced. Clinical Significance: Clinical assessments of ACLi should account for deficits in frontal and rotational plane stability by including tasks that elicit such loads. Improving hamstring muscle balance, hip abductor and gastrocnemius function may benefit ACLi rehabilitation interventions and should be studied further. © 2018 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».