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Enregistrement W4388020453 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e21762

The interrelationship between lower limb movement, muscle activity, and joint moment during half squat and gait

2023· article· en· W4388020453 sur OpenAlexaff
Umi Matsumura, Toshiya Tsurusaki, Shimpei Yamamoto, Yeonghee Lee, Shinya Sunagawa, W. Darlene Reid, Hironobu Koseki

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnkleSquatPhysical medicine and rehabilitationBicepsKnee JointSagittal planeJoint (building)ElectromyographyGaitMoment (physics)Gait analysisMedicineAnatomyPhysical therapyPhysicsEngineeringSurgeryStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint moment is the resultant force of limb movements. However, estimation methods for joint moments using surface electromyography frequently use joint angles instead of limb angles. The limb angle in joint moment estimation using electromyography could clarify the effects of muscle activity on the limbs: acceleration, deceleration, or stabilization. No study has quantified the comprehensive relationship between limb movement, muscle activity, and joint moment. This study aimed to determine the influencing factors for ankle-joint moment and knee-joint moment in the sagittal plane among muscle activities and parameters related to limb movements during half squat and gait. This study included 29 healthy adults (16 female participants, 21.1 ± 2.09 years). Using inertial measurement units, thigh, shank, and foot inclination angles and angular accelerations were calculated as the parameters of limb movements. Muscle activations of the biceps femoris long head, rectus femoris, gastrocnemius, and tibialis anterior were measured. Ankle joint moment and knee-joint moment were measured using a three-dimensional motion capture system and two force plates. Regression models showed high accuracy in measuring ankle-joint moment during a half squat and gait (R 2 f = 0.92, 0.97, respectively) and knee-joint moment during a half squat (R 2 f = 0.98), but not knee-joint moment during gait (R 2 f = 0.63). However, only a maximum of five parameters were selected from muscle activities and limb angular information. Tibialis anterior and gastrocnemius activity were the largest contributors to ankle-joint moment during a half squat and gait, respectively, while muscle activities were not directly reflected in the knee-joint moment during either movement. Consideration of the interrelationships among limb movement, muscle activity, and joint moment is required when adjusting joint movements according to the target and aim of the therapeutic interventions.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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