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Enregistrement W4409147777 · doi:10.1002/jbio.70020

Evaluating the Intensity of Muscle Contraction by Near‐Infrared Spectroscopy, a Potential Application for Scaling Muscle Spasm

2025· article· en· W4409147777 sur OpenAlexaff
Mehdi Nourizadeh, Yekta Saremi, Ahmad Momeni Rad, Sepideh Mortezanezhad, Iman Amani Tehrani, Jocelyn Bégin, Maria Juricic, Kishore Mulpuri, Babak Shadgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseSpasticityElectromyographyMuscle contractionMedicineContraction (grammar)Cerebral palsySpinal cord injuryIntensity (physics)Physical medicine and rehabilitationCardiologySpinal cordInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle spasticity, common in conditions such as cerebral palsy, spinal cord injury, and multiple sclerosis, is traditionally assessed using the Modified Ashworth Scale, which lacks consistency. This study evaluates near-infrared spectroscopy (NIRS) as a non-invasive tool for measuring muscle contraction intensity. Thirty-seven healthy adults performed isometric contractions at varying intensities (15%, 30%, 45%, and 60% of maximal voluntary contraction), with NIRS sensors monitoring changes in the Tissue Oxygenation Index (TOI) and electromyography (EMG) measuring muscle activity. Results demonstrated a significant negative correlation between contraction intensity and ΔTOI, indicating that higher contraction levels resulted in greater reductions in muscle oxygenation. Additionally, a multinomial logistic regression model confirmed that TOI could reliably predict contraction intensity (p < 0.001). This technique could provide real-time, objective data for spasticity assessment, potentially improving treatment plans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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