Análisis electromiográfico durante la marcha humana en estudiantes universitarios de Chile.

  1. Arriagada Nuñez, Victor 1
  2. Álvarez Zuñiga, Miguel 1
  3. Mansilla Sepúlveda, Juan 2
  4. Véliz Burgos, Alex 3
  5. Parada-Ulloa, Marcos 4
  1. 1 Universidad de Las Américas
  2. 2 Universidad Católica de Temuco
    info

    Universidad Católica de Temuco

    Temuco, Chile

    ROR https://ror.org/051nvp675

  3. 3 Universidad de Los Lagos
    info

    Universidad de Los Lagos

    Osorno, Chile

    ROR https://ror.org/05jk8e518

  4. 4 Universidad Adventista de Chile
    info

    Universidad Adventista de Chile

    Chillán, Chile

    ROR https://ror.org/038j0b276

Revista:
Journal of sport and health research

ISSN: 1989-6239

Año de publicación: 2024

Título del ejemplar: Enero - Abril

Volumen: 16

Número: 1

Tipo: Artículo

DOI: 10.58727/JSHR.97206 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Journal of sport and health research

Resumen

Objetivo: Caracterizar el perfil de actividad muscular en estudiantes universitarios de la ciudad de Santiago de Chile. Material y métodos: Se midió el perfil de actividad muscular en ciertos músculos claves de miembro inferior, utilizando electromiografía de superficie, en estudiantes de género masculino, de la carrera de kinesiología de la Universidad De Las Américas entre 20 a 24 años. Se utilizó la norma SENIAM para el posicionamiento de los electrodos, donde la señal fue analizada y procesada mediante el software MATLAB, con un filtrado de señal utilizando ICA. Resultados: Los resultados indican que el perfil de actividad muscular no difiere de la literatura, exceptuando al músculo bíceps femoral, el cual presenta dos activaciones musculares durante el ciclo de marcha, una entre el 40 al 60% y otra en el 90% al 10% del ciclo. Discusión y Conclusión: Se sugiere realizar posteriores estudios con un número mayor de participantes para extrapolar los datos a la población total en nuestro país.

Referencias bibliográficas

  • Agostini, V., Nascimbeni, A., Gaffuri, A., Imazio, P., Benedetti, M. G., & Knaflitz, M. (2010). Normative EMG activation patterns of school-age children during gait. Gait & posture, 32(3), 285-289.
  • Andrade, A. O., Kyberd, P., & Nasuto, S. J. (2008). The application of the Hilbert spectrum to the analysis of electromyographic signals. Information Sciences, 178(9), 2176-2193.
  • Barre, A., & Armand, S. (2014). Biomechanical ToolKit: Open-source framework to visualize and process biomechanical data. Computer methods and programs in biomedicine, 114(1), 80-87.
  • Benedetti, M. G., Agostini, V., Knaflitz, M., & Bonato, P. (2012). Muscle activation patterns during level walking and stair ambulation. Applications of EMG in clinical and sports medicine, 8(2), 117-130.
  • Chen, M., & Zhou, P. (2015). A novel framework based on FastICA for high density surface EMG decomposition. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 24(1), 117-127.
  • Muñoz-Cofré, R., Medina-González, P., & Escobar-Cabello, M. (2016). Análisis del comportamiento temporal de variables fisiológicas y de esfuerzo en sujetos instruidos en la prueba de marcha de 6 minutos: complemento a la norma de la Sociedad Americana del Tórax. Fisioterapia, 38(1), 20-27.
  • Neumann, D. A. (2010). Kinesiology of the musculoskeletal system; Foundation for rehabilitation. Mosby & Elsevier.
  • Nuin Amuriza, I. (2015). Electromiografía de superficie (EMGs) en el diagnóstico y detección de la fatiga en ciclistas.
  • Ounpuu, S. (1994). The biomechanics of walking and running. Clinics in sports medicine, 13(4), 843-863.
  • Perry, J., & Burnfield, J. M. (2010). Gait analysis. Normal and pathological function 2nd ed. California: Slack.
  • Piedras-Jorge, C., Meléndez-Moral, J. C., & Tomás-Miguel, J. M. (2010). Beneficios del ejercicio físico en población mayor institucionalizada. Revista española de Geriatría y Gerontología, 45(3), 131-135.
  • Pizzolato, S., Tagliapietra, L., Cognolato, M., Reggiani, M., Müller, H., & Atzori, M. (2017). Comparison of six electromyography acquisition setups on hand movement classification tasks. PloS one, 12(10), e0186132.
  • Silva, L. M., & Stergiou, N. (2020). The basics of gait analysis. Biomechanics Gait Analy, 164, 231.
  • Sousa, A. D., & Tavares, J. M. R. (2010). A marcha humana: uma abordagem biomecânica. In I International Congress of Health Gaia-Porto.
  • Stegeman, D., & Hermens, H. (2007). Standards for surface electromyography: The European project Surface EMG for non-invasive assessment of muscles (SENIAM). Enschede: Roessingh Research and Development, 10, 8-12.
  • Toloza, S. M., & Gómez-Conesa, A. (2007). El Cuestionario Internacional de Actividad Física. Un instrumento adecuado en el seguimiento de la actividad física poblacional. Revista iberoamericana de fisioterapia y kinesiología, 10(1), 48-52.
  • Trinler, U., Schwameder, H., Baker, R., & Alexander, N. (2019). Muscle force estimation in clinical gait analysis using AnyBody and OpenSim. Journal of biomechanics, 86, 55-63.
  • Vázquez, S. C., Gómez, F. P., Vadillo, A. Á., & Rodríguez, L. P. R. (2003). Análisis de la marcha. Factores Moduladores. Biociencias, 1, 20.
  • Veale, J. (2014). Edinburgh handedness inventoryShort Form: A revised versión based on confirmatory factor analysis. Laterality, 19(2), 164-177.
  • Wang, J., Dai, Y., Kang, T., & Si, X. (2021, August). Research on Gait Recognition Based on Lower Limb EMG Signal. In 2021 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA) (pp. 212-217). IEEE.
  • White, S. C., Yack, H. J., & Winter, D. A. (1989). A three-dimensional musculoskeletal model for gait analysis. Anatomical variability estimates. Journal of biomechanics, 22(8-9), 885-893.
  • White, S. C., & Winter, D. A. (1992). Predicting muscle forces in gait from EMG signals and musculotendon kinematics. Journal of Electromyography and Kinesiology, 2(4), 217-231.
  • Winter, D. A., Fuglevand, A. J., & Archer, S. E. (1994). Crosstalk in surface electromyography: theoretical and practical estimates. Journal of Electromyography and Kinesiology, 4(1), 15-26.
  • Yusuf, S. I., Adeshina, S., & Boukar, M. M. (2019, December). Parameters for Human Gait Analysis: A Review. In 2019 15th International Conference on Electronics, Computer and Computation (ICECCO) (pp. 1-4). IEEE.