Motor Sequence Learning and Consolidation in Unilateral De Novo Patients with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Previous research investigating motor sequence learning (MSL) and consolidation in patients with Parkinson's disease (PD) has predominantly included heterogeneous participant samples with early and advanced disease stages; thus, little is known about the onset of potential behavioral impairments. We employed a multisession MSL paradigm to investigate whether behavioral deficits in learning and consolidation appear immediately after or prior to the detection of clinical symptoms in the tested (left) hand. Specifically, our patient sample was limited to recently diagnosed patients with pure unilateral PD. The left hand symptomatic (LH-S) patients provided an assessment of performance following the onset of clinical symptoms in the tested hand. Conversely, right hand affected (left hand asymptomatic, LH-A) patients served to investigate whether MSL impairments appear before symptoms in the tested hand. LH-S patients demonstrated impaired learning during the initial training session and both LH-S and LH-A patients demonstrated decreased performance compared to controls during the next-day retest. Critically, the impairments in later learning stages in the LH-A patients were evident even before the appearance of traditional clinical symptoms in the tested hand. Results may be explained by the progression of disease-related alterations in relevant corticostriatal networks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».