Using submaximal contractions to predict the maximum force-generating ability of muscles.
Using submaximal contractions to predict the maximum force-generating ability of muscles.
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DOI：
10.1002/mus.23254
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发表时间：
2012-06
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Binder-MacLeod, Stuart A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Flynn, Sarah;Knarr, Brian A.;Perumal, Ramu;Kesar, Trisha M.;Binder-MacLeod, Stuart A.
肌肉无力可由肌肉的最大力产生能力（MFGA）或来自神经系统的神经驱动（例如，中风后）。目前，还没有商定的实用方法来计算具有中枢神经系统病理学的个体的MFGA。本研究的目的是确定确定MFGA的最佳方法。使用爆发叠加法、抽搐内插法、双峰内插法、抽搐-强直比和调整爆发叠加法，比较了23名非神经功能受损受试者（13个月，21.9 ± 1.9岁）肌肉的预测和估计MFGA。调整后的爆发叠加试验是MFGA最准确的预测因子。需要进一步的测试来验证在神经功能受损人群中使用调整后的爆发叠加试验。
Muscle weakness can be caused by decreases in either the maximum force generating ability of a muscle (MFGA) or neural drive from the nervous system (e.g., following a stroke). Presently, there is no agreed upon practical method for calculating the MFGA in individuals with central nervous system pathology. The purpose of this study was to identify the best method of determining the MFGA. The predicted and estimated MFGA of the muscles of 23 non-neurologically impaired subjects (13M, 21.9 +/- 1.9 years) were compared using the burst superimposition, twitch interpolation, doublet interpolation, twitch-to-tetanus ratio, and adjusted burst superimposition methods. The adjusted burst superimposition test was the most accurate predictor of MFGA. Further testing is needed to validate the use of the adjusted burst superimposition test in a neurologically impaired population.
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