The Application of Acoustic Myography in Canine Muscle Function and Performance Testing
Notice bibliographique
Résumé
It is generally known that muscles have the ability to store and convert energy making certain types of movement highly efficient with regard to muscle work. The principle behind this concept is summarized in what has become known as the “spring-mass” model. Whilst evidence of a change in gait from walk to trot has been documented for more than 35 years, quantitative measurements of comparable changes in muscle function remain elusive. In a study involving 11 Labrador dogs, looking at muscle function as assessed by acoustic myography, changes in muscle efficiency/coordination as well as both spatial-(fiber recruitment) and temporal-(firing rate) summation were made for both walk and trot for m.longissimus lumborum and m.gluteus superficialis. In m.gluteus superficialis a 35% decrease (P < 0.05) in efficiency was noted when dogs changed gait from walk to trot, and both muscles showed a slight yet significant increase in fiber recruitment. However, both muscles showed a significant decrease in firing rate (36% and 76% for m.gluteus superficialis and m.longissimus lumborum; P < 0.05 & P < 0.01, respectively) when changing pace from walk to trot. It is concluded that acoustic myography not only enables quantifiable assessment of gait changes with regard to the “spring-mass” model, but that the observed changes in the two muscles measured confirm, as well as advance our understanding of the mechanisms by which reductions in muscle work during steady level movements are achieved. You can submit your Manuscripts at: https://symbiosisonlinepublishing.com/submitManuscript.php
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».