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Enregistrement W4390154079 · doi:10.1101/2023.12.22.573119

Combining transcutaneous spinal stimulation and functional electrical stimulation increases force generated by lower limbs: When more is more

2023· preprint· en· W4390154079 sur OpenAlexaff
Alexander G. Steele, Albert H. Vette, Catherine Martin, Kei Masani, Dimitry G. Sayenko

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health NetworkUniversity of TorontoGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésFunctional electrical stimulationAnklePhysical medicine and rehabilitationStimulationMedicineTrunkFunctional movementElectromyographyStimulus (psychology)Physical therapyPsychologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transcutaneous Spinal Stimulation (TSS) has been shown to promote activation of the lower limb and trunk muscles and is being actively explored for improving the motor outcomes of people with neurological conditions. However, individual responses to TSS vary, and often the muscle responses are insufficient to produce enough force for self-supported standing. Functional electrical stimulation (FES) can activate individual muscles and assist in closing this functional gap, but it introduces questions regarding timing between modalities. Methods: To assess the effects of TSS and FES on force generation, ten neurologically intact participants underwent (1) TSS only, (2) FES only, and (3) TSS + FES. TSS was delivered using four electrodes placed at T10-T11 through the L1-L2 intervertebral spaces simultaneously, while FES was delivered to the skin over the right knee extensors and plantarflexors. For all conditions, TSS and FES were delivered using three 0.5 ms biphasic square-wave pulses at 15 Hz. During the TSS + FES condition, timing between the two modalities was adjusted in increments of ¼ time between pulses (16.5 ms). Results: When TSS preceded FES, a larger force production was observed. We also determined several changes in muscle activation amplitude at different relative stimulus intervals, which help characterize our finding and indicate the facilitating and inhibitory effects of the modalities. Conclusions: Utilizing a delay ranging from 15 to 30 ms between stimuli resulted in higher mean force generation in both the knee and ankle joints, regardless of the selected FES location (Average; knee: 112.0%, ankle: 103.1%).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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