Mechanisms of Neuromuscular Fatigability in People with Cancer-Related Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer-related fatigue (CRF) is a debilitating symptom that affects around one-third of people for months or years after cancer treatment. In a recent study, we found that people with posttreatment CRF have greater neuromuscular fatigability. The aim of this secondary analysis was to examine the etiology of neuromuscular fatigability in people with posttreatment CRF. METHODS: Ninety-six people who had completed cancer treatment were dichotomized into two groups (fatigued and nonfatigued) based on a clinical cut point for fatigue. Alterations in neuromuscular function (maximal voluntary contraction peak force, voluntary activation, potentiated twitch force, and EMG) in the knee extensors were assessed across three common stages of an incremental cycling test. Power outputs during the fatigability test were expressed relative to gas exchange thresholds to assess relative exercise intensity. RESULTS: The fatigued group had a more pronounced reduction in maximal voluntary contraction peak force and potentiated twitch force throughout the common stages of the incremental cycling test (main effect of group: P < 0.001, ηp2 = 0.18 and P = 0.029, ηp2 = 0.06, respectively). EMG was higher during cycling in the fatigued group (main effect of group: P = 0.022, ηp2 = 0.07). Although the relative intensity of cycling was higher in the fatigued group at the final common stage of cycling, this was not the case during the initial two stages, despite the greater impairments in neuromuscular function. CONCLUSIONS: Our results suggest that the rapid impairments in neuromuscular fatigability in people with CRF were primarily due to disturbances at the level of the muscle rather than the central nervous system. This could affect the ability to tolerate daily physical activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».