Muscle Activation in Specific Regions of the Trapezius During Modified Kendall Manual Muscle Tests
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Manual muscle tests (MMTs) are often used when assessing shoulder injuries. For the trapezius, individual MMTs are used to selectively test the upper trapezius region (UTR), middle trapezius region (MTR), and lower trapezius region (LTR). The MMTs for each region are assumed to preferentially recruit the corresponding muscle fibers and produce a maximal contraction; however, whether this is true is unknown. OBJECTIVE: To determine if maximal voluntary isometric contractions (MVICs) for the upper trapezius (UT-MVIC), middle trapezius (MT-MVIC), and lower trapezius (LT-MVIC), adapted from the Kendall MMTs, recruited the corresponding trapezius regions. DESIGN: Crossover study. SETTING: Laboratory. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: A total of young, healthy individuals (10 men, 9 women, 1 not listed; age = 23.9 ± 1.7 years, height = 171.4 ± 9.6 cm, mass = 75.7 ± 11.6 kg). INTERVENTION(S): Participants performed 3 repetitions of each MVIC. High-density surface electromyography measurements were collected from the UTR, MTR, and LTR. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Root mean square (excitation) of the UTR, MTR, and LTR. RESULTS: We observed an increase in UTR excitation during the LT-MVIC compared with the UT-MVIC (P = .016) and MT-MVIC (P < .001). The MTR excitation increased during the MT-MVIC (P = .001) and the LT-MVIC (P < .001) compared with the UT-MVIC. We also noted an increase in MTR excitation during the LT-MVIC compared with the MT-MVIC (P < .001). The LTR excitation increased during the MT-MVIC and LT-MVIC (P values < .001) compared with the UT-MVIC. CONCLUSIONS: The UT-MVIC and MT-MVIC did not necessarily recruit the corresponding trapezius regions more than the other MVICs did. Rather, the LT-MVIC appeared to produce the greatest excitation of all trapezius regions. Additional research is needed; however, clinicians should be aware that maximal contractions may not always recruit the desired muscle region.
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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 ».