Excitation distribution of the trapezius changes in response to increasing contraction intensity, but not repeated contractions
Notice bibliographique
Résumé
Upper trapezius (UT) excitation redistributes with experimentally-induced muscle pain, fatigue, and repeated contractions. Excitation distribution variability is proposed to reduce the likelihood of shoulder pain and pathology by reducing cumulative stress on musculoskeletal structures. While the middle (MT) and lower (LT) trapezius are pivotal in scapular stabilization, it remains unclear whether they display similar excitation distribution variability with repeated or increasing contraction intensity. We determined if excitation distribution of the UT, MT, and LT differ: 1) during isometric contractions at different intensities (30 % and 60 % of maximum voluntary isometric contraction (MVIC)); and 2) with repeated contractions at 60 % MVIC. Nineteen individuals completed MVICs and submaximal contractions for the UT, MT, and LT while high-density electromyography was collected. Statistical parametric mapping t-tests were performed between intensities and the 1st and 5th repetition at 60 % MVIC. UT, MT, and LT excitation distribution changed with increasing contraction intensity in 358 (∼92 % of the map), 54 (∼14 %), and 270 pixels (∼70 %), respectively. No pixels exceeded significance with repeated contractions for any muscle. Barycentre analyses revealed no significant results. These results suggest that regions of the trapezius muscle use different neuromuscular strategies in response to changes in contraction intensity and repeated contractions.
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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 | 0,002 |
| 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 ».