Age- and Parkinson-related differences in trunk and lower-limb muscle activation during four balance tasks: A case-control pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor postural control has been reported in people with Parkinson's disease, which could be explained by the changes in muscular activation patterns related to antigravitational muscles. This study aims to measure the muscle activation of antigravitational muscles during balance tasks in individuals, with and without Parkinson's. METHODS: Sixteen (16) participants (9 with Parkinson's), aged ≥65 yrs., performed 2 × 30-s trials of 4 balance tasks (bipodal and semi-tandem opened eyes and closed eyes) on a force platform (center of pressure measurement); while surface electromyography measurements were obtained bilaterally on the multifidus at L5, biceps femoris and medialis gastrocnemius. Electromyography amplitude analysis was processed by the Root Mean Square (250 ms window epochs) and normalized by the peak of activation during the balance task, to determine each muscle's activity level. FINDINGS: The Parkinson's group reported lower muscle activation than control across tasks (in mean for multifidus = 8%, biceps femoris = 16%, gastrocnemius = 7%), although not statistically significant. Parkinson's reported significantly poorer postural control than control, mainly for the center of pressure sway ellipse area (p = 0.016) from challenge balance tasks such as semi-tandem. INTERPRETATION: Poor postural control was confirmed in the Parkinson's group, but not significantly associated by the changes from muscle activation of trunk and lower limbs, during balance performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».