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Enregistrement W3092312335 · doi:10.1101/2020.10.07.20208348

Near-Fibre Electromyography

2020· preprint· en· W3092312335 sur OpenAlexaff
Mathew Piasecki, Oscar Garnés‐Camarena, Daniel W. Stashuk

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research CentreVersus ArthritisMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMotor unitElectromyographyJitterNeuromuscular junctionNeuromuscular transmissionElectrophysiologyBiomedical engineeringMaterials scienceAnatomyMedicineComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceBiologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Near fibre electromyography (NFEMG) is the use of specifically high-pass filtered motor unit potential (MUPs) (i.e. near fibre MUPs (NFMs)) extracted from needle-detected EMG signals for the examination of changes in motor unit (MU) morphology and electrophysiology caused by neuromuscular disorders or ageing. The concepts of NFEMG, the parameters used, including NFM duration and dispersion, which relates to fibre diameter variability and/or endplate scatter, and a new measure of neuromuscular junction transmission (NMJ) instability, NFM segment jitter, and the methods for obtaining their values are explained. Evaluations using simulated needle-detected EMG data and exemplary human data are presented, described and discussed. The data presented demonstrate the ability of using NFEMG parameters to detect changes in MU fibre diameter variability, end plate scatter, and neuromuscular transmission time variability. These changes can be detected prior to alterations of MU size, numbers or muscle recruitment patterns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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