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Enregistrement W4283794069 · doi:10.3389/fnhum.2022.912839

Characterizing Pelvic Floor Muscle Activity During Walking and Jogging in Continent Adults: A Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4283794069 sur OpenAlexafffund
Alison M. M. Williams, Maya Sato-Klemm, Emily G. Deegan, Gevorg Eginyan, Tania Lam

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationWilcoxon signed-rank testGaitGait cycleElectromyographySTRIDEPhysical therapyPsychologyRank correlationPreferred walking speedMedicineMathematicsStatisticsMann–Whitney U test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The pelvic floor muscles (PFM) are active during motor tasks that increase intra-abdominal pressure, but little is known about how the PFM respond to dynamic activities, such as gait. The purpose of this study was to characterize and compare PFM activity during walking and jogging in continent adults across the entire gait cycle. Methods 17 able-bodied individuals (8 females) with no history of incontinence participated in this study. We recorded electromyography (EMG) from the abdominal muscles, gluteus maximus (GM), and PFM while participants performed attempted maximum voluntary contractions (aMVC) of all muscles and completed 60–70 strides in four gait conditions: slow walk (1 km/h); regular walk (self-selected comfortable pace); transition walk (self-selected fastest walking pace); jog (same speed as transition walking). We quantified activity throughout the whole gait cycle (%aMVC GC ) and during periods of bursting (%aMVC BR ) for each participant, and analyzed the timing of PFM bursting periods to explore when the PFM were most active in the gait cycle. We also conducted a phase metric analysis on the PFM and GM burst timings. We performed a Spearman's rank-order correlation to examine the effect of speed on %aMVC GC , %aMVC BR , and phase metric score, and used the Wilcoxon Signed-Rank test to evaluate the effect of gait modality, matched for speed (walking vs. jogging), on these variables. Results The PFM were active throughout the gait cycle, with bursts typically occurring during single-leg support. The PFM and GM were in phase for 44–69% of the gait cycle, depending on condition. There was a positive correlation between gait speed and both %aMVC GC and %aMVC BR ( p < 0.001). Phase metric scores were significantly higher during jogging than transition walking ( p = 0.005), but there was no difference between gait modality on %aMVC GC or %aMVC BR ( p = 0.059). Where possible we disaggregated data by sex, although were unable to make statistical comparisons due to low sample sizes. Conclusion The PFM are active during walking and jogging, with greater activity at faster speeds and with bursts in activity around single-leg support. The PFM and GM co-activate during gait, but are not completely in phase with each other.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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