Regional Distribution of Myoelectric Median Frequency in the Erector Spinae Muscles Under the Influence of Delayed-Onset Muscle Soreness
Notice bibliographique
Résumé
Delayed-onset muscle soreness (DOMS) is a noninvasive pain model offering a unique opportunity to study trunk neuromuscular adaptations. While prior research has examined regional muscle activation in the lumbar region, the spatial distribution of median frequencies (MF) under DOMS has not been explored. This study investigated the effect of DOMS-induced pain on the spatial distribution of MF in the lumbar erector spinae muscles and its association with trunk force variability during submaximal contractions. Twenty healthy adults completed 2 laboratory sessions: 1 pain-free and 1 under low back DOMS. High-density surface electromyography was recorded bilaterally on the erector spinae during submaximal isometric trunk extensions. MF distribution was analyzed using centroid coordinates with and without DOMS. Force variability was also assessed. DOMS significantly increased perceived muscle pain and soreness in the lumbar region. It also caused a cranial and medial shift of the MF centroid, significant on 1 side of the trunk. However, force variability remained stable between conditions. These results suggest that DOMS induces regional adaptations in lumbar muscle MF. The spatial distribution of MF may serve as a novel and sensitive marker of neuromuscular adaptation to pain. The trunk system was able to maintain force steadiness despite pain and soreness.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».