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Enregistrement W3100302635 · doi:10.1186/s13036-020-00248-z

A biomedical Engineering Laboratory module for exploring involuntary muscle reflexes using Electromyography

2020· article· en· W3100302635 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensCanada Research ChairsHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalKrembil FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntidromicElectromyographyNeural engineeringReflexFunctional electrical stimulationMedicineBiomedical engineeringStimulationPhysical medicine and rehabilitationTranscutaneous electrical nerve stimulationNeuroscienceComputer scienceSimulationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Undergraduate biomedical engineering (BME) students interested in pursuing a career in research and development of medical or physiological monitoring devices require a strong foundation in biosignal analysis as well as physiological theory. Applied learning approaches are reported to be effective for reinforcing physiological coursework; therefore, we propose a new laboratory protocol for BME undergraduate physiology courses that integrates both neural engineering and physiological concepts to explore involuntary skeletal muscle reflexes. The protocol consists of two sections: the first focuses on recruiting soleus motor units through transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS), while the second focuses on exploring the natural stretch reflex with and without the Jendrassik maneuver. In this case study, third-year biomedical engineering students collected electromyographic (EMG) activity of skeletal muscle contractions in response to peripheral nerve stimulation using a BioRadio Wireless Physiology Monitor system and analyzed the corresponding signal parameters (latency and amplitude) using the MATLAB platform. RESULTS/PROTOCOL VALIDATION: Electrical tibial nerve stimulation successfully recruited M-waves in all 8 student participants and F-waves in three student participants. The students used this data to learn about orthodromic and antidromic motor fiber activation as well as estimate the neural response latency and amplitude. With the stretch reflex, students were able to collect distinct signals corresponding to the tendon strike and motor response. From this, they were able to estimate the sensorimotor conduction velocity. Additionally, a significant increase in the stretch reflex EMG amplitude response was observed when using the Jendrassik maneuver during the knee-jerk response. A student exit survey on the laboratory experience reported that the class found the module engaging and helpful for reinforcing physiological course concepts. CONCLUSION: This newly developed protocol not only allows BME students to explore physiological responses using natural and electrically-induced involuntary reflexes, but demonstrates that budget-friendly commercially available devices are capable of eliciting and measuring involuntary reflexes in an engaging manner. Despite some limitations caused by the equipment and students' lack of signal processing experience, this new laboratory protocol provides a robust framework for integrating engineering and physiology in an applied approach for BME students to learn about involuntary reflexes, neurophysiology, and neural engineering.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,177 · 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