Scalene and sternocleidomastoid activation during normoxic and hypoxic incremental inspiratory loading
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine scalene (SA) and sternocleidomastoid (SM) activation during normoxic (norm-ITL; FIO2 = 21%) and hypoxic (hyp-ITL; FIO2 = 15%) incremental inspiratory threshold loading (ITL). Thirteen healthy participants (33 ± 4 years, 9 female) performed two ITL tests breathing randomly assigned gas mixtures through an inspiratory loading device where the load was increased every two minutes until task failure. SA and SM root mean square (RMS) electromyography (EMG) were calculated and expressed as a percentage of maximum (RMS%max) to reflect muscle activation intensity. Myoelectric manifestations of fatigue were characterized as decreased SA or SM EMG median frequency during maximum inspiratory pressure maneuvers before and after ITL. Dyspnea was recorded at baseline and task failure. Ventilatory parameters and mouth pressure (Pm) were recorded throughout the ITL. SA,RMS%max and SM,RMS%max increased in association with ITL load (p ≤ .01 for both). SA,RMS%max was similar between norm-ITL and hyp-ITL (p = .17), whereas SM,RMS%max was greater during the latter (p = .001). Neither SA nor SM had a decrease in EMG median frequency after ITL (p = .75 and 0.69 respectively). Pm increased in association with ITL load (p < .001) and tended to be higher during hyp-ITL compared to norm-ITL (p = .05). Dyspnea was similar during both conditions (p > .05). There was a trend for higher tidal volumes during hyp-ITL compared to norm-ITL (p = .10). Minute ventilation was similar between both conditions (p = .23). RMS,%max of the SA and SM increased linearly with increasing ITL. The presence of hypoxia only increased SM activation. Neither SA nor SM presented myoelectric manifestations of fatigue during both conditions.
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 ».