#PAGE_PARAMS# #ADS_HEAD_SCRIPTS# #MICRODATA#

Vztahy mezi variabilitou a svalovou únavou v prototypových pohybech


Authors: I. Vlčková 1;  A. Krobot 2
Authors‘ workplace: Katedra rehabilitačních oborů, Fakulta zdravotních studií, Západočeská univerzita v Plzni 1;  Rehabilitační oddělení, Fakultní nemocnice Olomouc 2
Published in: Rehabil. fyz. Lék., 26, 2019, No. 2, pp. 68-73.
Category: Original Papers

Overview

Svalová únava je mnohostranný jev zahrnující periferní, centrální a také kognitivní faktory. V centrální úrovni dochází k rozvratu neurotransmiterové regulace, a tak proces motorického učení může výrazně prospět k opětovnému vyrovnání zatíženého systému. Díky zajištění variabilního projevu, umožňujeme motorickým vzorům se účinně přizpůsobit na specifické požadavky vnějšího a vnitřního prostředí, aniž by se změnil požadovaný cíl či záměr pohybu.

Během našeho experimentu se snažíme objektivně zhodnotit vliv kognitivních funkcí na progresi či regresi svalové únavy. Z množství prototypových pohybů byla pro testování vybrána vysoce náročná pozice – statický dřep Wall Sit. Ten nás informuje o svalové zdatnosti v závislosti na čase a zároveň přináší poznatky o variabilitě zapojení svalových skupin dolních končetin během nástupu svalové únavy.

Na základě tohoto dogmata vztahu mezi variabilitou a svalovou únavou potvrzujeme rozdíl na hladině statistické významnosti (p < 0,05), kdy došlo ke zlepšení výkonu z pohledu času za vlivu kognitivní zátěže. Výsledky experimentu tak potvrzují významný a zároveň pozitivní vliv externího zaměření pozornosti, kdy jsme potvrdili oddálení projevu svalové únavy.

Klíčová slova:

centrální únava – kognitivní úkol – směřovaná pozornost – dřep Wall Sit

ÚVOD

Spojení variability a svalové únavy ovlivňuje všechny biologické systémy. V jedné linii působí na jakoukoliv aktivitu, kterou člověk provádí během každodenního života. I po mnoha staletích výzkumných činností stále nenalézáme adekvátní argumentaci, která by jednoznačně prokázala složitou kooperaci těchto komponent. Proto jsme se rozhodli v rámci naší studie tento vztah alespoň částečně pochopit.

V této souvislosti bychom měli vyzdvihnout Darwinovy evoluční nadčasové teorie o přírodním výběru. Již zde se v podstatě zabývá pochopením variability jednak morfologické, ale i funkční. Tvrdí, že zkušenost s novými, dosud neznámými podmínkami prostředí, iniciuje potenciál variabilního chování. Biologický systém si tak zachovává prospěšné individuální odchylky, které umožní efektivní adaptaci na neustálé změny prostředí (6, 27). Dá se říci, že hlavní adaptabilní složkou pohybového systému je právě schopnost variabilně reagovat a zároveň kompenzovat veškeré niance způsobené okolím. Ať z Bernsteinova nebo Latashova pohledu jsou hlavním kooperátorem kompenzačních mechanismů synergistické svalové skupiny. Určují tzv. kovariaci, míru vzájemné vazby mezi dvěma veličinami ve smyslu stability nebo flexibility dle dané situace (13, 19, 29).

Variabilní chování sebou přináší i problematiku stupňů volnosti (degrees of freedom – DOF), kdy z nepřeberného množství variant musíme vždy nalézt pohybový ,,ideál“ pro dosažení potřebného účelu. Otázkou však je, jaká hranice mezi variabilitou a stabilitou je optimální pro zralou motorickou dovednost. Pokud dokážeme definovat teoretický rámec optimalizace, pochopíme tak proces motorického učení, ke kterému má samotná variabilita takový vztah. Z dnešního moderního pohledu na ucelenou neurorehabilitaci je snahou získávat nové motorické dovednosti s vidinou bohatého behaviorálního repertoáru. To znamená, že pokud se naučíme specifickou aktivitu provádět proměnlivým způsobem, dosáhneme tím nejvyšší úrovně preciznosti a efektivity pohybu, která je natolik typická pro vrcholové sportovce a profesionální hudebníky (20, 21, 23).

Jestliže chceme nahlédnout do kompenzačních mechanismů CNS, musíme se zaměřit na ty situace, které ovlivňují biologický systém komplexně. Což fenomén nervosvalové únavy naprosto splňuje. Již na konci 19. století formuloval definici svalové únavy italský fyziolog A. Mosso (1846 – 1910). Domníval se, že v celém procesu hraje významnou roli centrální oblast, především emoční složka (7, 8). Dle potencionálního místa vzniku rozdělujeme nervosvalovou únavu na centrální (psychickou), která reprezentuje oblast kortikospinální dráhy, a periferní, jejíž specifičnost spočívá ve změnách neuromuskulárního přenosu. Jak centrální, tak i periferní oblast může razantně ovlivnit svalovou práci (12).

Centrální únava se projevuje poklesem schopnosti řídit volní hybnost, kdy CNS nezajišťuje dostatek impulzů k jednotlivým alfa motoneuronům pro generaci svalové síly. Pokud k tomu dojde, neuromuskulární aparát reaguje ochranou bariérou v podobě redukce stupňů volnosti, neboli tzv. freezingem. Optimální funkční pohyb je náhle dyskoordinován.

Při této skutečnosti CNS využívá variabilní reorganizaci svalových synergií k udržení stávajícího funkčního cíle a oddálení projevu svalové únavy (3, 5, 9, 10, 22). Boksem (1) uvádí, že během centrální únavy dochází nejen k rozvratu na poli neuromuskulárního regulace, ale i v oblasti kognitivní.

Lohse (15) a Greig (11) popisují vliv tzv. attencional focus effect, kdy rozdílné zaměření pozornosti může razantně ovlivnit motorický projev a průběh svalové únavy. Během externí směřované pozornosti se účelově zaměřujeme na dosažení určitého cíle. Tím je podporováno variabilnější zapojení svalových skupin s redukcí patologických kokontrakcí mezi agonisty a antagonisty. To je výhodné především během motorického učení. Interní směřovaná pozornost je věnována udržení tělesného segmentu či samotnému analytickému průběhu pohybu. Indukuje neúsporné vědomé řízení, díky němuž se přeruší proces automatizace. S absencí variabilního projevu jsou přetíženy neurální obvody, které následně vlastní predilekci k rychlejšímu nástupu svalové únavy.

CÍL STUDIE

Naše studie měla objektivně zhodnotit pomocí povrchové elektromyografie (pEMG) vliv kognitivních funkcí na progresi či regresi svalové únavy a zároveň posoudit výkonnostní parametry zkoumaných probandů během maximální fyzické zátěže. Během únavové kontrakce jsme dále chtěli posoudit souvislost variability a kompenzačních strategií CNS.

METODIKA

Charakteristika souboru

Pro studii bylo náhodně vybráno celkem 34 probandů, z toho 18 žen a 16 mužů. Výzkumná skupina se pohybovala ve věkovém rozmezí 22 – 26 let s výškou mezi 1,62 – 1,94 m a váhou mezi 50 – 107 kg. Podmínkou pro účast v experimentu byla absence operačních zákroků na dolních končetinách. Výzkumný soubor byl seznámen s průběhem, možnými riziky i přínosy prováděného měření a souhlasil s použitím získaných dat pro další vyhodnocení.

Průběh měření

Pro samotný výzkum byla vybrána stěžejní poloha tzv. Wall Sit (23), kdy se proband opíral zády o zeď a jeho kyčelní, kolenní i hlezenní kloub svíral 90 stupňů s chodidly na šířku boků (obr. 1). Nastavení pozice probíhalo před samotným měřením pomocí goniometru, jehož střed byl přiložen na laterální condyl femuru, kdy jednotlivá ramena směřovala k malleolus lateralis na tibii a trochanter major na femuru. Zároveň pomocí therabandu byl pacient edukován k postavení dle Brűggerova sedu. Ten měl zajistit napřímení trupu a optimální nastavení kořenových kloubů horních a dolních končetin. Tato pozice byla izometricky držena co nejdelší možnou dobu a provedena během tří opakování bez možnosti regenerace. Výzkumná skupina byla vždy edukována k provedení maximálního výkonu na hranici svých sil.

Wall Squat long (dle vlastního zdroje).
Image 1. Wall Squat long (dle vlastního zdroje).

Během první návštěvy účastníci splňovali interní zaměření pozornosti (IK), kdy pokyn zněl: „Zaměřte se na udržení svého kolena v úhlu 90 stupňů po celou dobu držení pozice Wall Sit“. Za týden se celý proces opakoval, ovšem za ovlivnění kognitivních funkcí, kdy proband v průběhu měření odečítal číselnou řadu. Zaměření pozornosti směřovalo tedy externě (EK). Kognitivní úkol byl zadán následovně. Jedinci museli nahlas odečítat v 1. měření číslo 7 od 300, v 2. měření číslo 7 od 600 a na závěr ve 3. měření číslo 7 od 900. V rámci jednotlivých intervencí jsme zaznamenávali čas výkonu, hodnotili variabilitu timingu jednotlivých svalů a nástup svalové únavy.

Časový záznam vždy charakterizoval pouze dobu, kdy jedinec vykazoval přesně definovanou pozici. Nezapočítával se čas, během kterého se probandi do postavení nastavovali či z něho vycházeli. V průměru se odečítalo z každého záznamu 15 sekund. Konec izometricky držené pozice Wall Sit si vyšetřovaní určovali sami v důsledku subjektivního vnímání nástupu svalové únavy. Všechny důvody ukončení se pečlivě zaznamenávaly. Pro snímání elektrické aktivity svalů byl vybrán 16kanálový povrchový elektromyograf (pEMG) MyoSystem firmy Noraxon® se softwarem MyoResearch, synchronizovaný s videozáznamem. Dle pilotních studií byly bilaterálně detekovány následující svaly: m. erector spinae (ES), m. obliguus abdominis internus (OAI), m. gluteus medius (GM), m. gluteus maximus (GM), m. rectus femoris (RF), m. gastrocnemius lateralis (GL), m. tibialis anterior (TA).

Jako referenční hodnotu pro vyhodnocování výsledků jsme zvolili maximální volní kontrakci (MVC) vybraných svalů v testovaných pozicích (14), kdy byl použit 20s pEMG záznam.

Zpracování a vyhodnocení pEMG signálu

Po naměření pEMG signálu proběhla fáze zpracování dat, kdy jsme použili surový, nefiltrovaný záznam, z něhož jsme provedli spektrální a frekvenční analýzu únavové kontrakce. Úseky vybrané k hodnocení jsme označili jako jednotlivé stepy. Pro porovnání bylo vybráno posledních 30 sekund izometrické aktivity m. tibialis anterior a m. rectus femoris bilaterálně během třetího měření Wall Sit bez a za vlivu kognitivní zátěže. Analyzovali jsme jednak frekvenci v závislosti na čase pomocí Fatigue report a také amplitudu v závislosti na frekvenci pomocí Total Power Spektrum report. Převedli jsme hodnoty vybraných úseků pEMG signálu do číselných dat, které jsme dále upravili v programu Microsoft Office Excel 2007. Výsledné hodnoty byly statisticky zpracovány párovým t – testem, Wilcoxonovým testem, koeficientem determinace a analýzou rozptylu kategoriálních dat.

VÝSLEDKY

V první řadě jsme se zabývali otázkou, zda ovlivní kognitivní úkol z hlediska času svalový výkon během provádění izometricky drženého dřepu Wall Sit. Na základě tohoto dogmata potvrzujeme rozdíl na hladině statistické významnosti p < 0,05 (graf 1), kdy došlo ke zlepšení výkonu z pohledu času za vlivu kognitivní zátěže. Z výsledků (graf 2) můžeme detailněji pozorovat, že k výraznému progresu došlo u všech intervencí především při prvním dřepu Wall Sit.

Párové porovnání výdrže interní kognice vs. externí
kognice.
Legenda: výdrž IK - průměrná výdrž v rámci třech intervencí dřepu
Wall Sit během interního zaměření pozornosti, výdrž EK - průměrná
výdrž v rámci třech intervencí dřepu Wall Sit během externího
zaměření pozornosti.
Graph 1. Párové porovnání výdrže interní kognice vs. externí kognice. Legenda: výdrž IK - průměrná výdrž v rámci třech intervencí dřepu Wall Sit během interního zaměření pozornosti, výdrž EK - průměrná výdrž v rámci třech intervencí dřepu Wall Sit během externího zaměření pozornosti.

Výkonnost z hlediska času v jednotlivých intervencí
dřepu Wall Sit.
Legenda: IK - interní kognice (pozornost zaměřená na 90 st. flexi
v kolenním kloubu bilat.), EK - externí kognice (pozornost zaměřená
na počítání číselné řady)
Graph 2. Výkonnost z hlediska času v jednotlivých intervencí dřepu Wall Sit. Legenda: IK - interní kognice (pozornost zaměřená na 90 st. flexi v kolenním kloubu bilat.), EK - externí kognice (pozornost zaměřená na počítání číselné řady)

Z pohledu hodnocení na pEMG nás zajímal rozdíl mezi svalovými výkony u posledních 30 sekund při třetím dřepu Wall Sit vlivem kognitivní zátěže. Nebyl však prokázán statisticky významný rozdíl p > 0,05 jak u TA i RF bilaterálně v rámci výkonu (dle Total Power Spektrum) a frekvenční analýzy (dle Median Frequency). Ačkoli časové parametry zcela objektivně potvrzují signifikantní významnost vlivu kognitivní zátěže při zlepšení časového výkonu statické intervence dřepu Wall Sit. Hlavním faktorem, který ovlivnil tuto skutečnost, je především výběr hodnocené části pEMG záznamu, kde jsme předpokládali největší projev svalové únavy, avšak bez ohledu na možnost celkové výdrže z pohledu času u třetího dřepu Wall Sit. Díky koeficientu determinance jsme hledali míru linearity mezi časovým výkonem a frekvenčním spektrem. Můžeme potvrdit fakt, že čím delší je izometrická kontrakce, tím klesá frekvenční spektrum s nástupem svalové únavy během interního zaměření pozornosti (R2 = 0, 410).

V rámci kompenzačních synergií během provádění dřepu Wall Sit, jsme se zaměřili především na soulad aktivity RF a TA. Můžeme pozorovat (obr. 2), jak se TA projevoval intermitentním zapojováním během izometrické aktivity RF. Dle Total Power Spektrum byla potvrzena statistická hladina významnosti p < 0,05 aktivity TA z pohledu výšky a váhy během interního zaměření pozornosti. S rostoucí výškou se aktivita TA zvyšuje, ovšem s rostoucí hmotností snižuje.

Variabilní zapojení m. tibialis anterior 1. a 3. intervence
dřepu Wall Sit během interního zaměření pozornosti.
Image 2. Variabilní zapojení m. tibialis anterior 1. a 3. intervence dřepu Wall Sit během interního zaměření pozornosti.

Probandi ukončovali pohybovou aktivitu nejčastěji pro bolest RF spojenou s tetanickou kontrakcí. Během kognitivní zátěže pociťovali zhoršení krátkodobé paměti a koncentrace nutné pro počítání příkladů.

DISKUSE

Supraspinálním mechanismům se v procesu svalové únavy zabývá velká většina dnešních studií, protože je již téměř jasné, že zde najdeme největší podstatu adaptačního chování kompenzujícího neadekvátní stav na periferii (10). Centrální únava se nám navenek projevila pouze za vlivu kognitivní zátěže, kdy nejčastějším ukončením byly potíže se soustředěním. Dle Boksem (1) je právě pozornost klíčovým faktorem v projevu centrální únavy. Pokud se sníží, nemůžeme vhodně zpracovávat informace z prostředí a neprobíhá selekce relevantních a irelevantních podnětů.

Ačkoliv jsme v rámci experimentu potvrdili oddálení projevu svalové únavy během tzv. dual task úkonu, jehož složité kooperace využívá CNS při naprosto běžných situacích všedního dne, řada autorů se stále nemůže v této problematice sjednotit (28). Bray (4) tvrdí, že pokud subjekt vykazuje známky vyčerpání, větší část jeho kognitivního systému se zaměří na udržení požadovaného stavu. Proto další zvýšení kortikální činnosti vede k rychlejší degradaci systému. Další úvahou je fakt, že pokud vznikne následkem svalové únavy nová motorická reorganizace, může být složitější a náročnější na koordinaci, protože se nestačila plně zautomatizovat (18). Naproti tomu Lohse (16) podporuje domněnku, že reakce systému na dual task úkon závisí na zdatnosti jedince a náročnosti pohybové aktivity. Pokud je jedinec dobře výkonnostně stavěný, kognitivní úkol vede k rychlejšímu nástupu svalové únavy. Naopak u fyzicky slabého jedince se navodí adaptační změny rychleji. S ohledem na externě směřovanou pozornost nám vyvstal zásadní fakt, že pokud určíme pohybový cíl s logickou podstatou, produkujeme efektivnější maximální či submaximální kontrakci, kterou jsme schopni udržet po delší časový úsek.

V souvislosti s určením podstaty efektivního pohybu během kognitivní zátěže, můžeme předpokládat projev řízení spinálních center spojené s CPG (central pattern generators). Marder a Bucher (17) potvrzují, že pokud řízení systému zajišťují CPG, dochází ke změnám na motoneuronech, které sníží rychlost a frekvenci signálů k jednotlivým motorickým jednotkám. Tento fenomén považují za formu neurální adaptace. Turpin (26) ve své studii poukazuje na to, že svalová únava při cyklickém opakování daného úkolu přednostně navodí adaptační změny na úrovni svalové aktivity raději než změny ve standardní organizaci svalových synergií. Ovšem pokud srovnáme teoretické informace ohledně motorického učení s charakteristikou našeho experimentu, je nám jasné, že se po celou dobu jednalo o naučení neznámé pohybové dovednosti za nepříznivých podmínek. Z funkční přestavby by se tak projevily neuroplastické změny způsobené dlouhodobým stimulem (long term potentiation, LTP), který ovlivňuje parametry synaptického přenosu a interakci mezi neurony (25). Dle Bernstainova dělení motorického učení by poslední intervenci dřepu Wall Sit charakterizovala fáze tzv. expert stage, kdy se uvolní všechny DOF pro více efektivní a koordinovaný pohyb. Pokud jsou náklady na aktivní pohyb ekonomizovány, jedním z projevů je například oddálení svalové únavy (19). Boutin (2) popisuje tzv. off-line učení, kdy se nové motorické reprezentace dlouhodobě ukládají a integrují do již existující neuronální paměťové sítě, aniž bychom museli znovu pohybovou aktivitu opakovat. Tyto post-praktické procesy byly seskupeny pod názvem konsolidace, vyznačujícími se buď kvantitativním zvýšením výkonu, nebo kvalitativními reprezentačními změnami. Možné výkyvy v pohybovém projevu vysvětluje fakt, že svalová únava může významně narušit proces učení, které začínají především změnou motorického cíle (21).

ZÁVĚR

Výsledky experimentu potvrzují významný a zároveň pozitivní vliv externího zaměření pozornosti, díky němuž výzkumná skupina produkovala efektivnější maximální a submaximální svalovou kontrakci, kterou byla schopna udržet po delší časový úsek. Tím jsme potvrdili i oddálení projevu svalové únavy. Na základě těchto informací můžeme prokázat, že supraspinální a spinální regulace CNS vlastní prioritní místo v ovlivňování jak ve smyslu podpory, tak i degradace pohybového systému. Je již téměř jasné, že zde najdeme největší podstatu všech adaptačních mechanismů řízení. Cestu k úspěchu nám pomáhají naleznout kognitivní funkce, jež jsou v takovém rozsahu natolik typické právě pro člověka. Staticky držený dřep Wall Sit chápeme jako klíč k procesu motorického učení, které se snaží zefektivnit pohybovou činnost tím, že redukuje odchylky, které znehodnocují ekonomizaci funkce. Jako nejdůležitější domněnku pro rehabilitační praxi chápeme fakt, že kognitivní a motorické funkce by neměly být hodnoceny odděleně. Pokud dokážeme zvládnout kombinaci těchto komponent v podobě specificky nastaveného dual task úkonu, vhodně se adaptujeme na stávající prostředí.

Adresa ke korespondenci:

Mgr. Iva Vlčková

Katedra rehabilitačních oborů,

Fakulta zdravotních studií

Západočeská univerzita v Plzni

Husova 11

301 00 Plzeň

e-mail: ivlckova@kfe.zcu.cz


Sources

1. BOKSEM, M. A., MEIJMAN, T. F., LORIST, K. A., HICKS, A. L., NIELSON, K. A., HUNTER, A. K.: Effects of mental fatigue on attention. Cognitive Brain Research, 25, 2005, s. 195-200.

2. BOUTIN, A., PANZER, S., BLANDIN, Y.: Retrieval practice in motor learning. Human Movement Science, 32, 2013, s. 1201-1213.

3. BOYAS, S., GUÉVEL, A.: Neuromuscular fatigue in healthy muscle: Underlying factors and adaptation mechanisms. Annals of Physical and Rehabilitation Medicine, 54, 2011, s. 88-108.

4. BRAY, S. R., GRAHAM, J. D., GINIS K. M., HICKS, A. L.: Cognitive task performance causes impaired maximum force production in human hand flexor muscles. Biological Psychology, 89, 2012, s. 195-200.

5. CORTES, N., ONATE, J., MORRISON, S.: Differential effects of fatigue on movement variability. Gait, 39, 2014, s. 888-893.

6. DARWIN, CH.: O vzniku druhů přírodním výběrem. Praha, Academia, 2007.

7. DI GIULIO, C., DANIELE, F., TIPTON, CH. M.: Angelo Mosso and muscular fatigue: 116 years after the first congressof physiologists: IUPS commemoration. Advances in Physiology. 30, 2006, s. 51-56.

8. ENOKA, R. M., DUCHATEAU, J.: Muscle fatigue: what, why and how it influences muscle function. Journal of Physiology, 586, 2008, s. 11-23.

9. ENOKA, R. M., KWAK, Y., FLING, B. W., BERNARD, J. A.: Mechanisms of muscle fatigue: Central factors and task dependency. Journal of Electromyography and Kinesiology, 5, 1995, s. 141-149.

10. GANDEVIA, C. S.: Spinal and Supraspinal Factors in Human Muscle Fatigue. Physilogical Reviews, 81, 2001, s. 1726-1771.

11. GREIG, M., MARCHANT, D.: Speed dependant influence of attentional focusing instructions on force production and muscular activity during isokinetic elbow flexions. Human Movement Science, 81, 2014, s. 384-399.

12. GRUET, M., TEMESI, J., RUPP, T., LEVY, P., MILLET, G. Y., VERGES, S.: Stimulation of the motor cortex and corticospinal tract to assess human muscle fatigue. Neuroscience, 231, 2013, s. 1726-1771.

13 KLOUS, M., DANNA DOS SANTOS, A., LATASH M. L.: Multi – muscle synergies in a dual postural task: evidence for the principle of superposition. Experimental Brain Research, 202, 2010, s. 457-471.

14. KONRAD, P.: The ABC of EMG. A Practical Introduction to Kinesiological Electromyography. USA, Scottsdale, 2005.

15. LOHSE, K. R., SHERWOOD, D. E.: Thinking about muscles: The neuromuscular effects of attentional focus on accuracy and fatigue. Acta Psychologica, 140, 2012, s. 236-245.

16. LOHSE, K. R., SHERWOOD, D. E., HEALY, A. F.: On the advantage of an external focus of attention: A benefit to learning or performance?. Human Movement Science, 33, 2014, s. 12- 134.

17. MARDER, E., BUCHER, D.: Central pattern generators and the control of rhythmic movements. Current Biology, 23, 2001, 986-996.

18. MONJO, F., FORESTIER, N.: Movement unpredictability and temporal constraints affect the integration of muscle fatigue information into forward models. Neuroscience, 277, 2014, s. 584-594.

19. MURATORI, M. L., LAMBERG, E. M., QUIN, L., DUFF, S. V.: Applying principles of motor learning and control to upper extremity rehabilitation. Journal of Hand Therapy, 26, 2013, s. 94-103.

20. PARK, J., ZATSIORSKY, V. M., LATASH M. L.: Optimality vs. variability: an example of multi – finger redundant tasks. Experimental Brain Research, 207, 2010, s. 119-132.

21. SHUMWAY-COOK, A., WOOLLACOTT, M. H.: Motor control: translating research into clinical practice. Philadelphia, Lippincott Williams & Wilkins, 2007.

22. SINGH, T., LATASH, M. L., GOROSTIAGA, E., IZQUIERDO, M.: Effects of muscle fatigue on multi – muscle synergies. Experimental Brain Research, 214, 2011, s. 335-350.

23. STERGIOU, N., HARBOURNE, R. T., CAVANAUGH, J. T.: Optimal movement variability: a new theoretical perspective for neurologic physical therapy. Journal of Neurologic Physical Therapy, 30, 2006, s. 120-129.

24. TOMCHUK, D.: Companion guide to measurement and evaluation for kinesiology. Sudbury, MA, Jones, 2011.

25. TROJAN, S., POKORNÝ, J.: Teoretický a klinický význam neuroplasticity. Bratislavské lékařské listy, 98, 2007, s. 667-673.

26. TURPIN, N. A., GUÉVEL, A., DURAND, S., HUG, F.: Fatigue-related adaptations in muscle coordination during a cyclic exercise in humans. The Journal of Experimental Biology, 214, 2011, s. 1-9.

27. VANČATA, V.: Primatologie. Díl 1. Evoluce, adaptace, ekologie a chování primátů – Prosimii a Platyrrhina. Praha, Univerzita Karlova v Praze, Pedagogická fakulta. 2003.

28. VANDEN NOVEN, M. L., PEREIRA, H. M., YOON, T., STEVENS, A. A., NIELSON, K. A., HUNTER, S. K.: Motor variability during sustained contractions increases with cognitive demand in older adults. Frontiers in Aging Neuroscience, 6, 2014, s. 1-140.

29. VAN DER STEEN, M. C., BONGERS, R. M.: Joint angle variability and co–variation in a reaching with a rod task. Experimental Brain Research, 208, 2011, s. 411-422.

Labels
Physiotherapist, university degree Rehabilitation Sports medicine

Article was published in

Rehabilitation and Physical Medicine

Issue 2

2019 Issue 2

Most read in this issue
Login
Forgotten password

Enter the email address that you registered with. We will send you instructions on how to set a new password.

Login

Don‘t have an account?  Create new account

#ADS_BOTTOM_SCRIPTS#