Estimating Muscle Forces for Breast Cancer Survivors During Functional Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer survivors have known scapular kinematic alterations that may be related to the development of secondary morbidities. A measure of muscle activation would help understand the mechanisms behind potential harmful kinematics. The purpose of this study was to define muscle force strategies in breast cancer survivors. Shoulder muscle forces during 6 functional tasks were predicted for 25 breast cancer survivors (divided by impingement pain) and 25 controls using a modified Shoulder Loading Analysis Module. Maximum forces for each muscle were calculated, and 1-way analysis of variance (P < .05) was used to identify group differences. The differences between maximum predicted forces and maximum electromyography were compared with repeated-measures analysis of variance (P < .05) to evaluate the success of the model predictions. Average differences between force predictions and electromyography ranged from 7.3% to 31.6% but were within the range of previously accepted differences. Impingement related pain in breast cancer survivors is associated with increased force of select shoulder muscles. Both pectoralis major heads, upper trapezius, and supraspinatus peak forces were higher in the pain group across all tasks. These force prediction differences are also associated with potentially harmful kinematic strategies, providing a direction for possible rehabilitation strategies.
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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 ».