Regional Vastus Medialis and Vastus Lateralis Activation in Females with Patellofemoral Pain
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to investigate whether regional activation patterns in the vasti muscles differ between females with and without patellofemoral pain (PFP), and whether muscle activation patterns correlate with knee extension strength. METHODS: Thirty-six females with PFP and 20 pain-free controls performed a standardized knee flexion-extension task. The activation of vastus medialis (VM) and vastus lateralis (VL) was collected using high-density surface EMG and analyzed using principal component (PC) analysis. Spatial locations and temporal coefficients of the PC, and the percent variance they explain, were compared between groups and between the concentric and the eccentric phases of the movement. Correlations were assessed between PC features and knee extension strength. RESULTS: The spatial weights of PC1 (general vasti activation) and PC2 (reflecting vastus-specific activation) were similar between groups (R > 0.95). Activation patterns in PFP were less complex than controls. Fewer PC features were necessary to reconstruct 90% of the signal for PFP participants in the concentric phase (P < 0.05), and the difference in bias of activation to VM (concentric phase) or VL (eccentric phase) was less between phases for PFP participants (P < 0.05). Smaller difference in vastus-specific activation in concentric and eccentric phases (less task specificity of VM/VL coordination) was related to greater maximal knee extension strength (P < 0.05, R < -0.43). CONCLUSION: These data suggest PFP involves a simpler control strategy of VM and VL. The inverse association between task specificity and maximal knee extension strength suggests different presentations of PFP: lower knee extension strength but VM/VL coordination task specificity comparable with controls, or knee extension strength comparable with controls but lower VM/VL coordination task specificity.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».