Effects of neuromuscular electrical stimulation and voluntary commands on the spinal reflex excitability of remote limb muscles
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that contracting the upper limbs can affect spinal reflexes of the lower limb muscle, via intraneuronal networks within the central nervous system. However, it remains unknown whether neuromuscular electrical stimulation (NMES), which can generate muscle contractions without central commands from the cortex, can also play a role in such inter-limb facilitation. Therefore, the objective of this study was to compare the effects of unilateral upper limb contractions using NMES and voluntary unilateral upper limb contractions on the inter-limb spinal reflex facilitation in the lower limb muscles. Spinal reflex excitability was assessed using transcutaneous spinal cord stimulation (tSCS) to elicit responses bilaterally in multiple lower limb muscles, including ankle and thigh muscles. Five interventions were applied on the right wrist flexors for 70 s: (1) sensory-level NMES; (2) motor-level NMES; (3) voluntary contraction; (4) voluntary contraction and sensory-level NMES; (5) voluntary contraction and motor-level NMES. Results showed that spinal reflex excitability of ankle muscles was facilitated bilaterally during voluntary contraction of the upper limb unilaterally and that voluntary contraction with motor-level NMES had similar effects as just contracting voluntarily. Meanwhile, motor-level NMES facilitated contralateral thigh muscles, and sensory-level NMES had no effect. Overall, our results suggest that inter-limb facilitation effect of spinal reflex excitability in lower limb muscles depends, to a larger extent, on the presence of the central commands from the cortex during voluntary contractions. However, peripheral input generated by muscle contractions using NMES might have effects on the spinal reflex excitability of inter-limb muscles via spinal intraneuronal networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».