Neuromuscular organization during balance-correcting responses induced with platform-translation and upper body cable-pull perturbation methods
Notice bibliographique
Résumé
Balance-correcting responses are fast, accurate, and functionally- and directionally-specific. However, there remains a lack of clarity in the literature as to how balance-correcting responses are organized, perhaps due to use of various perturbation methods. This study investigated the differences in neuromuscular organization of balance-correcting responses induced with platform-translation (PLAT) and upper body cable-pull (PULL) methods. Healthy males ( n = 15; age: 24.3 ± 3.0 years) underwent unexpected forward and backward PLAT and PULL perturbations of equivalent intensity. EMG of leg, thigh, and trunk anterior and posterior muscles was recorded bilaterally during forward-stepping trials. Muscle activation latencies were calculated with respect to perturbation initiation. Repeated measures ANOVAs tested for differences in muscle activation latencies between perturbation methods and body sides (anterior/posterior muscles, swing/stance limb sides); Holm-Bonferroni sequentially rejective procedure adjusted alpha during multiple comparisons. Anterior muscle activation latencies were similar between methods (∼210 ms). During PLAT trials, posterior muscles demonstrated symmetrical distal-proximal activation between 70 ms and 260 ms, bilaterally. During PULL trials, stance-limb side posterior muscles demonstrated proximal-distal activation 70–130 ms; the activation latencies (∼80 ms) were not different between the stance-limb side posterior muscles. Previous examinations of method comparisons have examined results across publications, and generally have not accounted for different stimulus characteristics. This study revealed markedly different neuromuscular organization of balance-correcting responses to two different perturbation methods that utilized, importantly, equivalent perturbation intensity. Interpretation of functional balance recovery responses requires clear understanding of the intensity and nature of the perturbation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».