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Enregistrement W4283263641 · doi:10.3389/fphys.2022.902663

Not all Forms of Muscle Hypertonia Worsen With Fatigue: A Pilot Study in Para Swimmers

2022· article· en· W4283263641 sur OpenAlexaff
Luca Puce, Nicola Luigi Bragazzi, Antonio Currà, Lucio Marinelli, Laura Mori, Filippo Cotellessa, Karim Chamari, Marta Ponzano, Mohammad Hossein Samanipour, Pantelis Τ. Nikolaidis, Carlo Biz, Pietro Ruggieri, Carlo Trompetto

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypertoniaSpasticityDystoniaPhysical medicine and rehabilitationElectromyographySpasticMedicineMuscle tonePhysical therapyMuscle contractureCerebral palsyPsychologyAnesthesiaAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In hypertonic muscles of patients with upper motor neuron syndrome (UMNS), investigation with surface electromyography (EMG) with the muscle in a shortened position and during passive muscle stretch allows to identify two patterns underlying hypertonia: spasticity and spastic dystonia. We recently observed in Para swimmers that the effect of fatigue on hypertonia can be different from subject to subject. Our goal was, therefore, to understand whether this divergent behavior may depend on the specific EMG pattern underlying hypertonia. We investigated eight UMNS Para swimmers (five men, mean age 23.25 ± 3.28 years), affected by cerebral palsy, who presented muscle hypertonia of knee flexors and extensors. Muscle tone was rated using the Modified Ashworth Scale (MAS). EMG patterns were investigated in rectus femoris (RF) and biceps femoris (BF) before and after two fatiguing motor tasks of increasing intensity. Before the fatiguing tasks, two subjects (#2 and 7) had spasticity and one subject (#5) had spastic dystonia in both RF and BF. Two subjects (#3 and 4) showed spasticity in RF and spastic dystonia in BF, whereas one subject (#1) had spasticity in RF and no EMG activity in BF. The remaining two subjects (#6 and 8) had spastic dystonia in RF and no EMG activity in BF. In all the 16 examined muscles, these EMG patterns persisted after the fatiguing tasks. Spastic dystonia increased (p < 0.05), while spasticity did not change (p > 0.05). MAS scores increased only in the muscles affected by spastic dystonia. Among the phenomena possibly underlying hypertonia, only spastic dystonia is fatigue-dependent. Technical staff and medical classifiers should be aware of this specificity, because, in athletes with spastic dystonia, intense and prolonged motor activity could negatively affect competitive performance, creating a situation of unfairness among Para athletes belonging to the same sports class.

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: Observationnel
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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