Vibration for stimulating limb proprioceptors: Measurement, characteristics, and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Using tendon/muscle vibration to stimulate Ia afferents in rehabilitation research is increasing in popularity. Tendon vibration can also be used to stimulate the mechanoreceptors with the goal of attenuating proprioception. For therapeutic purposes, tendon vibration must be within known amplitude(~0.5mm) and frequency(80-120Hz) ranges. However, there is no standard and portable method established for measuring vibration characteristics. The aim of the current study was to describe the characteristics of the movements of a vibration motor and explore the feasibility of using an affordable accelerometer to measure vibration characteristics. Movements of a small vibration motor mounted on a participant's wrist were simultaneously measured using an Optotrak 3D Investigator and accelerometer. Five vibration intensities (55%,65%,75%,85%,100% of motor capacity) were measured for five 30-second trials each. The main outcome measures were frequency, displacement and peak acceleration of the vibration from the Optotrak and accelerometer. Pearson correlations showed a strong positive relationship between accelerometer and Optotrak measurements of vibration frequency for 55%,65%,75%,85%, and 100% vibration intensities (r=0.86,0.99,1.00,1.00,1.00, respectively). The maximum acceleration of the motor's movement ranged from ±42.5m.s^2 to ±149.0m.s^2 for different vibration intensities as measured by the Optotrak. This range of acceleration is above the measurement range of the accelerometer used (range ±3g). Thus, the measurements of the accelerometer for vibration amplitude could not be validated. The results of this study showed that affordable accelerometers are capable of measuring the frequency of the vibration with high precision. A follow-up study will explore the validity of vibration amplitude measurement using an accelerometer with a measurement range of ~±10g.
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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 | 0,000 | 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 ».