Combining transcutaneous spinal stimulation and functional electrical stimulation increases force generated by lower limbs: When more is more
Notice bibliographique
Résumé
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%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».