Sex differences in motor unit discharge rates at maximal and submaximal levels of force output
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated potential sex differences in motor unit (MU) behaviour at maximal and submaximal force outputs. Forty-eight participants, 24 females and 24 males, performed isometric dorsiflexion contractions at 20%, 40%, 60%, 80%, and 100% of a maximum voluntary contraction (MVC). Tibialis anterior electromyography was recorded both by surface and intramuscular electrodes. Compared with males, females had a greater MU discharge rate (MUDR) averaged across all submaximal intensities (Δ 0.45 pps, 2.56%). Males exhibited greater increases in MUDR above 40% MVC, surpassing females at 100% MVC (p’s < 0.01). Averaged across all force outputs, females had a greater incidence of doublet and rapid discharges and a greater percentage of MU trains with doublet and rapid (5–10 ms) discharges (Δ 75.55% and 61.48%, respectively; p’s < 0.01). A subset of males (n = 8) and females (n = 8), matched for maximum force output, revealed that females had even greater MUDR (Δ 1.38 pps, 7.47%) and percentage of MU trains with doublet and rapid discharges (Δ 51.62%, 56.68%, respectively; p’s < 0.01) compared with males at each force output, including 100% MVC. Analysis of the subset of strength-matched males and females suggest that sex differences in MU behaviour may be a result of females needing to generate greater neural drive to achieve fused tetanus. Novelty Females had higher MUDRs and greater percentage of MU trains with doublets across submaximal force outputs (20%–80% MVC). Differences were even greater for a strength matched subset. Differences in motor unit behaviour may arise from musculoskeletal differences, requiring greater neural drive in females.
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 ».