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Enregistrement W4285740651 · doi:10.7717/peerj.13495

The effects of isometric hand grip force on wrist kinematics and forearm muscle activity during radial and ulnar wrist joint perturbations

2022· article· en· W4285740651 sur OpenAlexafffund
Kailynn Mannella, Garrick N. Forman, Maddalena Mugnosso, Jacopo Zenzeri, Michael W.R. Holmes

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésWristIsometric exerciseForearmElectromyographyAnatomyKinematicsPhysical medicine and rehabilitationUlnar deviationAngular displacementUpper limbDisplacement (psychology)MedicineOrthodonticsPhysicsPhysical therapyPsychologyAcousticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this work was to investigate forearm muscle activity and wrist angular displacement during radial and ulnar wrist perturbations across various isometric hand grip demands. Surface electromyography (EMG) was recorded from eight muscles of the upper extremity. A robotic device delivered perturbations to the hand in the radial and ulnar directions across four pre-perturbation grip magnitudes. Angular displacement and time to peak displacement following perturbations were evaluated. Muscle activity was evaluated pre- and post-perturbation. Results showed an inverse relationship between grip force and angular displacement ( p ≤ 0.001). Time to peak displacement decreased as grip force increased ( p ≤ 0.001). There was an increase in muscle activity with higher grip forces across all muscles both pre-and post-perturbation ( p ≤ 0.001) and a greater average muscle activity in ulnar as compared to radial deviation ( p = 0.02). This work contributes to the wrist joint stiffness literature by relating wrist angular displacement to grip demands during novel radial/ulnar perturbations and provides insight into neuromuscular control strategies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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