Recruitment of Abdominal and Neck Muscles During Four Different Exercises in Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Prolonged mechanical ventilation can greatly increase morbidity and mortality. Diaphragm weakness has been identified as a major contributor for 50% of patients; however, other muscles besides the diaphragm contribute to efficient ventilatory function. The purpose of this study was to compare the change in deoxyhemoglobin (ΔHHb) and muscle oxygen saturation (ΔSmO 2 ) (markers of muscle recruitment) of 3 extra-diaphragmatic muscles across 4 different bed exercises. Methods: Using a pretest–posttest design, healthy participants (n = 18) performed 3 minutes of 30 repetitions of 4 exercises: resisted trunk flexion (TF), resisted neck flexion (NF), expiratory threshold loading (ETL), and neuromuscular electrical stimulation (NMES) of the rectus abdominis and external obliques. Near infrared spectroscopy was used to measure ΔHHb, and ΔSmO 2 in the sternocleidomastoid, rectus abdominis, and external obliques during these exercises. Results: Increases of ΔHHb were highest for the sternocleidomastoid during NF and for rectus abdominis and external obliques during TF ( P < .010). The opposite pattern was shown for ΔSmO 2; decreases of ΔSmO 2 were largest for the sternocleidomastoid during NF and for rectus abdominis and external obliques during TF ( P < .005). No significant differences were observed in ΔHHb and ΔSmO 2 for rectus abdominis and external obliques during ETL versus NF or NMES nor were there differences when comparing NF versus NMES for these 2 muscles. Conclusion: TF and NF are most effective for recruiting abdominal muscles and sternocleidomastoid, respectively, whereas ETL showed a variable response. Stimulation parameters of NMES and its tolerance can limit outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».