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Enregistrement W3089733843 · doi:10.1113/jp280679

Influence of sex on the age‐related adaptations of neuromuscular function and motor unit properties in elite masters athletes

2020· article· en· W3089733843 sur OpenAlexaff
Jessica Piasecki, Thomas B. Inns, Joseph J. Bass, Reece Scott, Daniel W. Stashuk, Bethan E. Phillips, Philip J. Atherton, Mathew Piasecki

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research CentreVersus ArthritisUniversity of NottinghamDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMotor unitIsometric exerciseReinnervationElectromyographyMotor unit recruitmentMedicineAthletesPhysical medicine and rehabilitationDenervationPopulationTibialis anterior musclePhysical therapyInternal medicineAnatomySkeletal muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Masters athletes maintain high levels of activity into older age and allow an examination of the effects of aging dissociated from the effects of increased sedentary behaviour. Evidence suggests masters athletes are more successful at motor unit remodelling, the reinnervation of denervated fibres acting to preserve muscle fibre number, but little data are available in females. Here we used intramuscular electromyography to demonstrate that motor units sampled from the tibialis anterior show indications of remodelling from middle into older age and which does not differ between males and females. The age-related trajectory of motor unit discharge characteristic differs according to sex, with female athletes progressing to a slower firing pattern that was not observed in males. Our findings indicate motor unit remodelling from middle to older age occurs to a similar extent in male and female athletes, with discharge rates progressively slowing in females only. ABSTRACT: Motor unit (MU) remodelling acts to minimise loss of muscle fibres following denervation in older age, which may be more successful in masters athletes. Evidence suggests performance and neuromuscular function decline with age in this population, although the majority of studies have focused on males, with little available data on female athletes. Functional assessments of strength, balance and motor control were performed in 30 masters athletes (16 male) aged 44-83 years. Intramuscular needle electrodes were used to sample individual motor unit potentials (MUPs) and near-fibre MUPs in the tibialis anterior (TA) during isometric contractions at 25% maximum voluntary contraction, and used to determine discharge characteristics (firing rate, variability) and biomarkers of peripheral MU remodelling (MUP size, complexity, stability). Multilevel mixed-effects linear regression models examined effects of age and sex. All aspects of neuromuscular function deteriorated with age (P < 0.05) with no age × sex interactions, although males were stronger (P < 0.001). Indicators of MU remodelling also progressively increased with age to a similar extent in both sexes (P < 0.05), whilst MU firing rate progressively decreased with age in females (p = 0.029), with a non-significant increase in males (p = 0.092). Masters athletes exhibit age-related declines in neuromuscular function that are largely equal across males and females. Notably, they also display features of MU remodelling with advancing age, probably acting to reduce muscle fibre loss. The age trajectory of MU firing rate assessed at a single contraction level differed between sexes, which may reflect a greater tendency for females to develop a slower muscle phenotype.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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