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Enregistrement W3166171013 · doi:10.1177/17585732211019373

Shoulder electromyography activity during push-up variations: a scoping review

2021· review· en· W3166171013 sur OpenAlexaff
Katie Kowalski, Denise M. Connelly, Jennifer M. Jakobi, Jackie Sadi

Notice bibliographique

RevueShoulder & Elbow · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromyographyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Push-ups (PU) are a common closed chain exercise used to enhance shoulder girdle stability, with variations that alter the difficulty or target specific muscles. To appropriately select and prescribe PU exercises, an understanding of muscle activity during variations of the PU is needed. The purpose of this scoping review was to identify common PU variations and describe their muscle activation levels. Methods: Databases searched included PubMed, CINAHL, Scopus, and SPORTDiscus for articles published between January 2000 and November 2019. Results: Three hundred three articles were screened for eligibility with 30 articles included in the analysis. Six PU types and five muscles met the criteria for analysis. Weighted mean electromyography (EMG) amplitude was calculated for each muscle across PU types and for each PU type as a measure of global muscle activity. Triceps and pectoralis major had the highest EMG amplitude during unstable, suspension, incline with hands on a ball and the standard PU. Serratus anterior had the highest EMG amplitude during PU plus and incline PU. The greatest global EMG amplitude occurred during unstable surface PU. Discussion: These results provide clinicians with a framework for prescribing PU to target specific muscles and scale exercise difficulty to facilitate rehabilitation outcomes.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,340 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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