Response to sensory uncertainty in Parkinson’s disease: a marker of cerebellar dysfunction?
Notice bibliographique
Résumé
Motor performance is profoundly influenced by sensory information, yet sensory input can be noisy and uncertain. The basal ganglia and the cerebellum are important in processing sensory uncertainty, as the basal ganglia incorporate the uncertainty of predictive reward cues to reinforce motor programs, and the cerebellum and its connections mitigate the effect of ambiguous sensory input on motor performance through the use of forward models. Although Parkinson's disease (PD) is classically considered a primary disease of the basal ganglia, alterations in cerebellar activation are also observed, which may have consequences for the processing of sensory uncertainty. The aim of this study was to investigate the effect of visual uncertainty on motor performance in 15 PD patients and ten age-matched control subjects. Subjects performed a visually guided tracking task, requiring large-amplitude arm movements, by tracking with their index finger a moving target along a smooth trajectory. To induce visual uncertainty, the target position randomly jittered about the desired trajectory with increasing amplitudes. Tracking error was related to target ambiguity to a significantly greater degree in PD subjects off medication compared with control subjects, indicative of susceptibility to visual uncertainty in PD. l-Dopa partially ameliorated this deficit. We interpret our findings as suggesting an inability of PD subjects to create adequate forward models and/or de-weight less informative visual input. As these computations are normally associated with the cerebellum and connections, we suggest that alterations in normal cerebellar functioning may be a significant contributor to altered motor performance in PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».