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Enregistrement W4392971303 · doi:10.21203/rs.3.rs-4110336/v1

Ergogenic effects of spinal cord stimulation on exercise performance following spinal cord injury

2024· preprint· en· W4392971303 sur OpenAlexafffund
Daniel D. Hodgkiss, Alison M. M. Williams, Claire Shackleton, Soshi Samejima, Shane J. T. Balthazaar, Tania Lam, Andrei V. Krassioukov, Tom E. Nightingale

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreSt. Paul's HospitalVancouver Coastal HealthInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInternational Collaboration on Repair Discoveries
Mots-clésSpinal cord injurySpinal cordStimulationMedicineSpinal cord stimulationPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceAnesthesiaPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance: Cervical or upper-thoracic spinal cord injury (SCI, ≥T6) often leads to low resting blood pressure and impaired cardiovascular responses to acute exercise due to disrupted supraspinal sympathetic drive. Epidural (invasive, ESCS) and transcutaneous spinal cord stimulation (non-invasive, TSCS) have been used to target sympathetic circuits and modulate cardiovascular responses, yet their impact on submaximal upper-body exercise performance in individuals with SCI is unknown. Objective To compare the effects of cardiovascular-optimised ESCS and TSCS versus sham ESCS and TSCS on modulating cardiovascular responses and improving submaximal upper-body exercise performance in individuals with SCI. Design: Double-blinded, randomised comparison trial. Setting: Research center. Participants: Seven males with a chronic, motor-complete SCI between C6-T4, underwent a mapping session to identify cardiovascular responses to spinal cord stimulation. Subsequently, four participants (two ESCS and two TSCS) completed submaximal exercise testing. Exposures: Stimulation parameters (waveform, frequency, intensity, epidural electrode array configuration, specific transcutaneous electrode locations in the lumbosacral region) were optimized to elevate cardiovascular responses (CV-SCS). A sham condition (SHAM-SCS) served as a comparison. Participants performed arm-crank exercise to fatigue at a fixed workload corresponding to above ventilatory threshold, on separate days, with CV-SCS or SHAM-SCS. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was time to fatigue during submaximal exercise. Heart rate and gas exchange variables were recorded throughout exercise and used to calculate oxygen pulse (a surrogate for stroke volume, SV). Blood pressure (BP) was monitored before exercise (pre-post applying stimulation). Rating of perceived exertion (RPE) was recorded every 5-min. Results CV-SCS increased resting BP, left ventricular cardiac contractility and total peripheral resistance. CV-SCS increased time to fatigue with ESCS and TSCS, relative to SHAM-SCS. Relative to baseline, change in systolic BP at rest was greater with CV-SCS versus SHAM-SCS. Peak oxygen pulse during exercise was greater with CV-SCS relative to SHAM-SCS. Furthermore, RPE tended to be lower with CV-SCS than SHAM-SCS during exercise. Conclusions and Relevance: Comparable improvements in time to fatigue with ESCS and TSCS suggest that both approaches could be promising ergogenic aids to support exercise performance or rehabilitation, along with reducing fatigue during activities of daily living in individuals with SCI.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2024
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