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Enregistrement W3168235742 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.02281

The impact of quadriceps disuse atrophy on motor unit properties

2021· article· en· W3168235742 sur OpenAlexaff
Thomas B. Inns, Joseph J. Bass, Edward Hardy, Daniel W. Stashuk, Philip J. Atherton, Bethan E. Phillips, Mathew Piasecki

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésIsometric exerciseMotor unitAtrophyMuscle atrophyMedicineElectromyographySarcopeniaPhysical medicine and rehabilitationMotor unit recruitmentCardiologyPeripheralSkeletal muscleInternal medicineAnatomyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disuse atrophy describes the reduction in skeletal muscle mass and strength accompanying periods of inactivity (1). This impairment is of interest in the lower limbs due to their high functional importance in activities of daily living. Similar to the age‐related loss of muscle mass associated with sarcopenia, disuse atrophy has widespread impact throughout the muscle tissue, and whilst mechanisms of muscle atrophy are reasonably well described (2), data on adaptations of the peripheral neuromuscular system are scant. The aim of the current study was to explore neuromuscular changes in individual motor units (MUs) of the vastus lateralis (VL) following 15 days of whole‐leg immobilisation. Intramuscular electromyography (iEMG) was performed in 8 healthy males (18‐25 years) before and after 15 days of unilateral leg immobilisation. Individual MU potentials (MUPs) were sampled from near the VL motor point during isometric contractions held at 25% of maximum voluntary contraction (MVC). MUP complexity was quantified by the number of significant slope changes within the MUP template (turns), and MUP duration as the time in ms between MUP onset and offset. The non‐immobilised limb served as a control. Multi‐level mixed effects linear regression models were used to examine effects of the intervention, with leg and time as factors. Significance was accepted as p<0.05. MVC decreased by 30% in the immobilised leg (p<0.05) with no difference in the control leg (p=0.23). Analysis of the number of MUP turns revealed significant interaction effects between leg and time (p<0.05); the number of MUP turns increased in the immobilised leg (β = 0.442, 95% CI: 0.160 – 0.724, p<0.01), and did not differ in the control leg (p=0.861). Similarly, there was a significant interaction between leg and time point for MUP duration (p<0.05), which was greater post intervention in the immobilised leg (β = 1.349, 95% CI: 0.72 – 1.97, p<0.001), and did not differ in the control leg (p=0.183). The increased MUP complexity and duration in the immobilised leg can be caused by increased electrophysiological temporal dispersion across MU fibres, which in turn can be related to increased differences in conduction times along axonal branches and/or MU fibres. These findings therefore indicate that short‐term immobilisation of large limb muscles can exert notable effects on MU morphology and electrophysiology. Clinical pre‐/rehabilitation regimes targeting disuse atrophy should also aim to specifically target peripheral motor nerves to mitigate the MU changes shown to occur following periods of disuse, potentially facilitating enhanced improvements in functional outcomes. 1. Rudrappa SS et al, J. Front Physiol. 2016;7(AUG):1–10. 2. Brook MS et al, J. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2017;20(6):433–9.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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