The effect of dominant first dorsal interosseous fatigue on the force production of a contralateral homologous and heterologous muscle
Notice bibliographique
Résumé
Crossover and nonlocal muscle fatigue (NLMF) has generally focused on large muscle groups. It is unclear if fatigue of a small muscle can result in NLMF of a larger muscle. The purpose of the present study was to examine the effect of small muscle (first dorsal interosseous; FDI) fatigue on the force and activation of contralateral homologous and larger heterologous muscles (biceps brachii; BB). Fifteen right-handed male subjects performed 3 pre-test index finger abduction or elbow flexion maximum voluntary isometric contractions (MVICs) on the nondominant side. Subsequently, they performed two 100-s index finger abduction MVICs on the dominant side (experimental (fatigue) group) or rested for 5 min (control group). Afterwards, a single MVIC and a 12-repetition MVIC fatiguing protocol were completed with index finger abduction or elbow flexion on the nondominant side. Force and electromyography (EMG) were measured from both sides. The force and EMG (median frequency; MDF) of nonexercised index finger abductors (IFA)/FDI and elbow flexors (EF)/BB significantly decreased after the fatiguing protocol. Compared with the control condition, the nonexercised IFA (12.5% and 5.7%) had significantly greater force and MDF fatigue indexes than the EF (5.2% and 1.7%). There were no significant force differences with the single MVIC test between conditions. The small muscle fatiguing protocol produced NLMF effects on both contralateral homologous and larger heterologous muscles, with the force decrements greater with the homologous muscle.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».