The strength of associations between ultrasound measures of upper limb muscle morphology and isometric muscle strength: <scp>An</scp> exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Assessing upper limb muscle strength is important for understanding health outcomes, such as daily function and mortality. Ultrasound (US) is increasingly used to evaluate muscle health, but the relationship between its measures of morphology and isometric strength has not been thoroughly explored in upper limb muscles. The aim of this study was to evaluate the associations between US morphological measures and isometric strength in functionally relevant upper limb muscles in healthy adults. METHODS: Twenty-four healthy volunteers (30.0 ± 10.8 years) underwent B-mode, axial US scans of the first dorsal interosseus (FDI), flexor pollicis longus (FPL), biceps brachii (BB), brachialis (BR), and triceps brachii lateral head (TB). Participants performed corresponding maximal voluntary contractions (MVC), including first digit distal phalanx flexion, second digit abduction, and elbow flexion and extension. US images were segmented to obtain maximal muscle thickness (MT) and cross-sectional area (CSA). RESULTS: Strong positive correlations were found between muscle strength and BB MT (r = .83; p < .001), BR CSA (r = .84; p < .001), and TB MT (r = .70; p < .001). Moderate positive correlations were found for strength and FDI CSA (r = .67; p < .001), FDI MT (r = .47; p < .05), FPL CSA (r = .54; p < .01), and FPL MT (r = .42; p < .05). No significant correlation was found between strength and BR MT (r = .16; p > .05). DISCUSSION: Our data showed moderate-to-strong associations between US muscle morphology and strength, suggesting that US is likely a good biomarker for strength. However, its use is not "one size fits all." Future investigations should continue to assess this relationship in different muscles and expand the generalizability to clinical 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».