Fatigue, induced via repetitive upper-limb motor tasks, influences trunk and shoulder kinematics during an upper limb reaching task in a virtual reality environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efficient shoulder movement depends on the ability of central nervous system to integrate sensory information and to create an appropriate motor command. Various daily encountered factors can potentially compromise the execution of the command, such as fatigue. This study explored how fatigue influences shoulder movements during upper limb reaching. METHODS: Forty healthy participants were randomly assigned to one of two groups: Control or Fatigue Group. All participants completed an upper limb reaching task at baseline and post-experimental, during which they reached four targets located at 90° of shoulder abduction, 90° external rotation at 90° abduction, 120° scaption, and 120° flexion in a virtual reality environment. Following the baseline phase, the Fatigue Group completed a shoulder fatigue protocol, while Controls took a 10-minute break. Thereafter, the reaching task was repeated. Upper limb kinematic (joint angles and excursions) and spatiotemporal (speed and accuracy) data were collected during the reaching task. Electromyographic activity of the anterior and middle deltoids were also collected to characterize fatigue. Two-way repeated-measures ANOVA were performed to determine the effects of Time, Group and of the interaction between these factors. RESULTS: The Fatigue group showed decreased mean median power frequency and increased electromyographic amplitudes of the anterior deltoid (p < 0.05) following the fatigue protocol. Less glenohumeral elevation, increased trunk flexion and rotation and sternoclavicular elevation were also observed in the Fatigue group (Group x Time interaction, p < 0.05). The Control group improved their movement speed and accuracy in post-experimental phase, while the Fatigue group showed a decrease of movement speed and no accuracy improvement (Group x Time interaction, p < 0.05). CONCLUSION: In a fatigued state, changes in movement strategy were observed during the reaching task, including increased trunk and sternoclavicular movements and less glenohumeral movement. Performance was altered as shown by the lack of accuracy improvement over time and a decrease in movement speed in the Fatigue group.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».