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Enregistrement W2991506562 · doi:10.1152/jn.00349.2019

The effects of forearm position and contraction intensity on cortical and spinal excitability during a submaximal force steadiness task of the elbow flexors

2019· article· en· W2991506562 sur OpenAlexafffund
Alexandra F. Yacyshyn, Samantha Kuzyk, Jennifer M. Jakobi, Chris J. McNeil

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésIsometric exerciseForearmBicepsTranscranial magnetic stimulationContraction (grammar)ElbowAnatomyMuscle contractionFlexor musclesMedicineNeuroscienceStimulationPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elbow flexor force steadiness is less with the forearm pronated (PRO) compared with neutral (NEU) or supinated (SUP) and may relate to neural excitability. Although not tested in a force steadiness paradigm, lower spinal and cortical excitability was observed separately for biceps brachii in PRO, possibly dependent on contractile status at the time of assessment. This study aimed to investigate position-dependent changes in force steadiness as well as spinal and cortical excitability at a variety of contraction intensities. Thirteen males (26 ± 7 yr; means ± SD) performed three blocks (PRO, NEU, and SUP) of 24 brief (~6 s) isometric elbow flexor contractions (5, 10, 25 or 50% of maximal force). During each contraction, transcranial magnetic stimulation or transmastoid stimulation was delivered to elicit a motor-evoked potential (MEP) or cervicomedullary motor-evoked potential (CMEP), respectively. Force steadiness was lower in PRO compared with NEU and SUP ( P ≤ 0.001), with no difference between NEU and SUP. Similarly, spinal excitability (CMEP/maximal M wave) was lower in PRO than NEU (25 and 50% maximal force; P ≤ 0.010) and SUP (all force levels; P ≤ 0.004), with no difference between NEU and SUP. Cortical excitability (MEP/CMEP) did not change with forearm position ( P = 0.055); however, a priori post hoc testing for position showed excitability was 39.8 ± 38.3% lower for PRO than NEU at 25% maximal force ( P = 0.006). The data suggest that contraction intensity influences the effect of forearm position on neural excitability and that reduced spinal and, to a lesser extent, cortical excitability could contribute to lower force steadiness in PRO compared with NEU and SUP. NEW & NOTEWORTHY To address conflicting reports about the effect of forearm position on spinal and cortical excitability of the elbow flexors, we examine the influence of contraction intensity. For the first time, excitability data are considered in a force steadiness context. Motoneuronal excitability is lowest in pronation and this disparity increases with contraction intensity. Cortical excitability exhibits a similar pattern from 5 to 25% of maximal force. Lower corticospinal excitability likely contributes to relatively poor force steadiness in pronation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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