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Enregistrement W4221138160 · doi:10.1371/journal.pone.0266370

Impact of fatigue at the shoulder on the contralateral upper limb kinematics and performance

2022· article· en· W4221138160 sur OpenAlexafffund
Frédérique Dupuis, Gisela Sole, Catherine Mercier, Jean‐Sébastien Roy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrunkUpper limbPhysical medicine and rehabilitationMedicineKinematicsRepeated measures designAnalysis of varianceRange of motionElectromyographyScapulaPhysical therapySurgeryMathematicsInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Altered movement patterns have been proposed as an etiological factor for the development of musculoskeletal pain. Fatigue influences upper limb kinematics and movement performance which could extend to the contralateral limb and potentially increasing risk of injury. The aim of this study was to investigate the impact of fatigue at the dominant arm on the contralateral upper limb movement. METHODS: Forty participants were randomly assigned to one of two groups: Control or Fatigue Group. All participants completed a reaching task at the baseline and post-experimental phase, during which they reached four targets with their non-dominant arm in a virtual reality environment. Following the baseline phase, the Fatigue Group completed a shoulder fatigue protocol with their dominant arm only, while the Control Group took a 10-minute break. Thereafter, the reaching task was repeated. Upper limb and trunk kinematics (joint angles and excursions), spatiotemporal (speed and accuracy) and surface electromyographic (sEMG) activity (sEMG signal mean epoch amplitude and median frequency of the EMG power spectrum) were collected. Two-way repeated-measures ANOVA were performed to determine the effects of Time, Group and of the interaction between these factors. RESULTS: There was a significant Time x Group interaction for sternoclavicular elevation range of motion (p = 0.040), movement speed (p = 0.043) and accuracy (p = 0.033). The Fatigue group showed higher contralateral sternoclavicular elevation and increased movement error while experiencing fatigue in the dominant arm. Moreover, the Control group increased their speed during the Post-experimental phase compared to baseline (p = 0.043), while the Fatigue group did not show any speed improvement. There was no EMG sign of fatigue in any of the muscles evaluated. CONCLUSION: This study showed that fatigue at the dominant shoulder impacts movement at the contralateral upper limb. Such changes may be a risk factor for the development of shoulder pain in both the fatigued and non-fatigued limbs.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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)0,0040,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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