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Enregistrement W4414272868 · doi:10.1101/2025.09.15.676404

A novel methodological framework for the assessment of the neural control of the shoulder using high-density surface electromyography

2025· preprint· en· W4414272868 sur OpenAlexaff
James Inglis, Silvia Rio, Hélio V. Cabral, Caterina Cosentino, Roberto Pagani, Clark R. Dickerson, Francesco Negro

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor unitElectromyographyIsometric exerciseMotor unit recruitmentMotor controlControl unit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The complex function of the shoulder relies on the coordinated activation of small and large muscles, including the deltoid, pectoralis major, trapezius, and latissimus dorsi. However, detailed knowledge of their neuromuscular control remains limited. This study aimed to develop a methodological framework to investigate the neural control of the larger superficial shoulder muscles by combining a six-degree-of-freedom load cell attached to a robotic arm with high-density surface electromyograms (HDsEMG). Six healthy participants performed isometric contractions (abduction, adduction, flexion, and extension) at 30% of maximal voluntary contraction with the shoulder positioned at 30° and 65° of lateral abduction. HDsEMGs were recorded from the four muscles and analysed at the global activation, spatial distribution of activation and motor unit levels. Global activation was quantified using averaged normalized root-mean-square (RMS) amplitude and spatial distribution using coefficient of variation of the topographic maps. Moreover, HDsEMGs were decomposed into individual motor unit spike trains using convolutive blind source separation, and motor unit behaviour was characterized by mean discharge rate and spatial distribution of motor unit action potentials (MUAPs). RMS maps revealed action-specific activation within and between muscles, with the upper trapezius active across all tasks, while the anterior, middle, and posterior deltoid, clavicular pectoralis major, and latissimus dorsi were predominantly activated during abduction, flexion, and extension. Motor unit discharge rate also showed task-dependent activity. MUAP spatial distributions further showed distinct motor unit territories within arrays, suggesting region-specific recruitment strategies across actions. In conclusion, this framework demonstrates that individual motor unit activity can be reliably measured non-invasively in the superficial shoulder muscles. The approach provides a methodological basis for novel incorporation of neural control information into biomechanical models of shoulder function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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