The influence of longitudinal muscle fascicle growth on mechanical function
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle has the remarkable ability to remodel and adapt, such as the increase in serial sarcomere number (SSN) or fascicle length (FL) observed after overstretching a muscle. This type of remodeling is termed longitudinal muscle fascicle growth, and its impact on biomechanical function has been of interest since the 1960s due to its clinical applications in muscle strain injury, muscle spasticity, and sarcopenia. Despite simplified hypotheses on how longitudinal muscle fascicle growth might influence mechanical function, existing literature presents conflicting results partly due to a breadth of methodologies. The purpose of this review is to outline what is currently known about the influence of longitudinal muscle fascicle growth on mechanical function and suggest future directions to address current knowledge gaps and methodological limitations. Various interventions indicate longitudinal muscle fascicle growth can increase the optimal muscle length for active force, but whether the whole force-length relationship widens has been less investigated. Future research should also explore the ability for longitudinal fascicle growth to broaden the torque-angle relationship's plateau region, and the relation to increased force during shortening. Without a concurrent increase in intramuscular collagen, longitudinal muscle fascicle growth also reduces passive tension at long muscle lengths; further research is required to understand whether this translates to increased joint range of motion. Finally, some evidence suggests longitudinal fascicle growth can increase maximum shortening velocity and peak isotonic power; however, there has yet to be direct assessment of these measures in a neurologically intact model of longitudinal muscle fascicle growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».