Age and sex modulate scapular muscle excitation strategies during loaded shoulder flexion
Notice bibliographique
Résumé
Age and sex are primary risk factors for shoulder pain, yet the underlying neuromuscular adaptations in scapular control are poorly understood, partly due to methodological inconsistencies in prior research, particularly in load standardization. This study aimed to define age- and sex-related differences in scapular muscle excitation during a shoulder flexion task with a standardized relative load. Fifty-two healthy younger (18-39y) and older (60-74y) males and females performed shoulder flexion against a load equivalent to 30 % of their maximal strength. High-density and bipolar surface electromyography (EMG) quantified the excitation magnitude (%MVIC) and time-to-peak (%TTP) of the serratus anterior (SA), and upper, middle, and lower trapezius (UT, MT, LT). Compared to younger adults, older adults demonstrated significantly greater SA excitation magnitude (p = 0.044) and a delayed time to peak SA excitation (p = 0.002). Separately, females exhibited significantly greater LT excitation than males (p = 0.033). No significant differences were observed for the UT or MT muscles between any groups. Our findings reveal distinct neuromuscular strategies that are dependent on age and sex. The greater and delayed SA excitation in older adults may be a critical compensatory mechanism to preserve shoulder function in the face of age-related neuromuscular decline. Similarly, the heightened LT excitation in females points to a sex-specific motor control strategy. By using a standardized relative load, this study clarifies conflicting reports in the literature and provides novel insights into the adaptive neuromuscular patterns that may influence long-term shoulder health.
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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 ».