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Enregistrement W4248923351 · doi:10.21203/rs.3.rs-164031/v1

Does increasing the number of channels during neuromuscular electrical stimulation reduce fatigability and produce larger contractions with less discomfort?

2021· preprint· en· W4248923351 sur OpenAlexafffund
Trevor S. Barss, Bailey W. M. Sallis, Dylan Miller, David F. Collins

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésStimulationPhysical medicine and rehabilitationMedicineAnesthesiaNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Neuromuscular electrical stimulation (NMES) recruits motor units (MUs) at unphysiologically high rates, leading to contraction fatigability. Rotating NMES pulses between multiple electrodes recruits different MUs from each site, reducing MU firing rates and fatigability. This study aimed to determine whether rotating pulses between an increasing number of stimulation channels (cathodes) reduces contraction fatigability and increases the ability to generate torque during NMES. A secondary outcome was perceived discomfort. Methods: Fifteen neurologically-intact volunteers completed 4 sessions. NMES was delivered over the quadriceps through 1 (NMES1), 2 (NMES2), 4 (NMES4) or 8 (NMES8) channels. Fatigability was assessed over 100 contractions (1s on/1s off) at an initial contraction amplitude that was 20% of a maximal voluntary contraction (MVC). Torque-frequency relationships were characterized over 6 frequencies from 20-120Hz. Results: NMES4 and NMES8 resulted in less decline in torque (42% and 41%) and generated more torque over the 100 contractions than NMES1 and NMES2 (53% and 50% decline in torque). Increasing frequency from 20-120Hz increased torque by 7, 13, 21 and 24% MVC, for NMES1, NMES2, NMES4 and NMES8, respectively. Perceived discomfort was highest during NMES8 . Conclusion: NMES4 and NMES8 reduced contraction fatigability and generated larger contractions across a range of frequencies than NMES1 and NMES2 . NMES8 produced the most discomfort, likely due to small electrodes and high current density. During NMES, more is not better and rotating pulses between 4-channels may be optimal to reduce contraction fatigability and produce larger contractions with minimal discomfort compared to conventional NMES configurations.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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