Vestibular and Proprioceptive Contributions to Human Balance Corrections
Notice bibliographique
Résumé
Movement strategies controlling quiet stance and rapid balance corrections may have common characteristics. We investigated this assumption for lower leg proprioceptive loss (PL), peripheral vestibular loss (VL), and healthy controls. Our underlying hypothesis was that changes in movement-strategy modulation following sensory loss would improve with prosthetic biofeedback. Quiet stance was measured under different sensory conditions and compared to corrections induced by multidirection support-surface tilts. Response synergies were assessed using electromyography recordings from several muscles. Biofeedback of trunk sway during gait and stance tasks used lower trunk rotations to drive head-band-mounted vibro-tactile and auditory actuators. Strategies of quiet stance were different for roll and pitch, depending on sensory conditions. Simultaneously acting strategies were observed for low- and high-frequency sway. PL induced strategies different from those of VL and controls. VL strategies were identical to those of controls but with greater amplitudes. Tilt perturbation movement strategies were similar to high-frequency strategies of quiet stance--multisegmental. VL induced increased trunk pitch and roll responses with hypermetric trunk muscle responses and hypometric knee responses but unchanged synergies. Increasing PL up the legs caused changed synergies. Biofeedback reduced stance body sway in VL and elderly subjects. In conclusion, several movement strategies underlie quiet stance with high-frequency strategies being common to those of perturbed stance. PL changes both movement strategies and synergies, whereas VL only causes pathological changes to the modulation depth. Thus, VL is more easily rectified using trunk sway positional biofeedback.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».