Comparing and characterizing scapular muscle activation ratios in males and females during execution of common functional movements
Notice bibliographique
Résumé
Background The shoulder complex relies on scapular movement controlled by periscapular muscles for optimal arm function. However, minimal research has explored scapular muscle activation ratios during functional tasks, nor how they might be influenced by biological sex. This investigation aims to characterize how sex impacts scapular muscle activation ratios during functional tasks. Methods Twenty participants (ten females, ten males) were assessed with surface electromyography (EMG) and motion tracking during seven functional tasks. Activation ratios were calculated from normalized EMG for the three trapezius muscles and serratus anterior. Scapular angles were calculated using a YXZ Euler sequence. Two-way mixed methods ANOVAs ( p < .05) were used to assess the effects of sex and humeral elevation level on ratios and angles. Results Sex-based differences were present in the Tie Apron task, with males exhibiting higher upper trapezius/lower trapezius and upper trapezius/middle trapezius ratios than females. Males also demonstrated decreased internal rotation in this task. Other tasks showcased significant sex-based differences in scapular upward rotation but not in activation ratios. Humeral elevation generally demonstrated an inverse relationship with scapular muscle activation ratios. Conclusions This study highlights sex-based differences in scapular muscle activation ratios during specific functional tasks, emphasizing the need to consider sex in analyses of shoulder movements. Normative activation ratios for functional tasks were provided, offering a foundation for future comparisons with non-normative groups. Further research is warranted to confirm and explore additional influencing factors, advancing our understanding of shoulder activation and movement in diverse populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».