The Median Nerve Displays Adaptive Characteristics When Exposed to Repeated Pinch Grip Efforts of Varying Rates of Force Development
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Repeated gripping with high grip forces and high rates of grip force development are risk factors for carpal tunnel syndrome. As the nerve's adaptive ability is crucial to prevent disease progression, we investigated how these risk factors influence median nerve deformation and displacement over the time course of a repeated pinch grip task. METHODS: Seventeen healthy participants performed a repeated grip task against a load cell while their carpal tunnel was scanned with ultrasound. The grip task involved pulp-pinching three consecutive times from 0 to 40% maximal voluntary exertion (MVE), performed at three different rates of force development (RFD): 40% MVE/1 second; 2 seconds; and 5 seconds. Ultrasound images were analyzed at 10% MVE intervals. Nerve circularity, width, height, and cross-sectional area were measured to assess deformation. Median nerve displacement was assessed by its change in position relative to the flexor digitorum superficialis tendon of the third digit (FD) in both radioulnar and palmodorsal axes. RESULTS: Linear mixed modeling indicated that median nerve deformation increased, becoming more circular, with each repeated pulp-pinch (P < .01) and with grip force magnitude (P < .01). However, a faster RFD decreased nerve deformation (P < .01). Furthermore, the nerve displaced ulnarly during pulp-pinching, with greater displacement during the fastest (ie, 40% MVE/1 second) RFD (P < .01). CONCLUSIONS: The median nerve deformed and displaced in response to pulp-pinching; however, faster rates of force development hindered this adaptive response. This likely reflects the viscoelastic properties of the healthy nerve and subsynovial connective tissue, highlighting the importance of tissue compliance in preventing nerve compression.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».