Instructional Cueing Alters Upper Limb Muscle Activity and Kinematics During Elastic Resistance Exercise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to quantify the differences in upper limb muscle activity and kinematics when performing shoulder elastic resistance exercises with no cue, slouched posture, and corrected posture. DESIGN: Fifteen healthy participants completed four shoulder elastic resistance exercises (unilateral flexion, bilateral flexion, external rotation, and external rotation with towel) across three simulated body postures (no cue, corrected posture, and slouched posture). Surface electromyography was measured on 16 upper limb muscles and kinematics were collected. Two-way repeated-measures analyses of variance examined differences in muscle activation and kinematics across postures and exercises. RESULTS: Interactions between exercise and posture were found for most muscles. Muscle activity interactions existed in 14 of the 16 muscles examined, with 8 muscles having the greatest activity in the unilateral flexion, slouched condition (P < 0.0001). The slouched posture generated activity up to 88.4 ± 5.1 %MVC in the cervical extensors. Completing flexion or external rotation exercises with a slouched posture led to increased glenohumeral range of motion (P < 0.0001), but these differences were less than 5 degrees between the greatest and smallest ranges of motion (85.8 vs. 81.0 degrees). CONCLUSION: Posture influenced muscle activation and kinematics, with slouched postures increasing muscle activity and range of motion. There was little to no difference between the no cue and corrected cue conditions, suggesting that perhaps a clinician's time may be better spent focusing on avoiding slouched postures rather than ensuring mastering technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».