Changes in brain functional connectivity and muscle strength independent of elbow flexor atrophy following upper limb immobilization in young females
Notice bibliographique
Résumé
Muscle disuse induces a decline in muscle strength that exceeds the rate and magnitude of muscle atrophy, suggesting that factors beyond the muscle contribute to strength loss. The purpose of this study was to characterize changes in the brain and neuromuscular system in addition to muscle size following upper limb immobilization in young females. Using a within-participant, unilateral design, 12 females (age: 20.6 ± 2.1 years) underwent 14 days of upper arm immobilization using an elbow brace and sling. Bilateral measures of muscle strength (isometric and isokinetic dynamometry), muscle size (magnetic resonance imaging), voluntary muscle activation capacity, corticospinal excitability, cortical thickness and resting-state functional connectivity were collected before and after immobilization. Immobilization induced a significant decline in isometric elbow flexion (-21.3 ± 19.2%, interaction: P = 0.0440) and extension (-19.9 ± 15.7%, interaction: P = 0.0317) strength in the immobilized arm only. There was no significant effect of immobilization on elbow flexor cross-sectional area (CSA) (-1.2 ± 2.4%, interaction: P = 0.466), whereas elbow extensor CSA decreased (-2.9 ± 2.9%, interaction: P = 0.0177) in the immobilized arm. Immobilization did not differentially alter voluntary activation capacity, corticospinal excitability, or cortical thickness (P > 0.05); however, there were significant changes in the functional connectivity of brain regions related to movement planning and error detection (P < 0.05). This study reveals that elbow flexor strength loss can occur in the absence of significant elbow flexor muscle atrophy, and that the brain represents a site of functional adaptation in response to upper limb immobilization in young females.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».