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Enregistrement W2013366385 · doi:10.1152/jn.00434.2001

The Effects of Digital Anesthesia on Force Control Using a Precision Grip

2003· article· en· W2013366385 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex fingerThumbLift (data mining)Tonic (physiology)SensationHand strengthPhysical medicine and rehabilitationGRASPResistive touchscreenPsychologyWristMiddle fingerSimulationControl theory (sociology)CommunicationAudiologyComputer scienceArtificial intelligenceComputer visionMedicineSurgeryAnatomyGrip strengthNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 20 right-handed subjects were asked to perform a grasp-lift-and-hold task using a precision grip. The grasped object was a one-degree-of-freedom manipuladum consisting of a vertically mounted linear motor capable of generating resistive forces to simulate a range of object weights. In the initial study, seven subjects (6 women, 1 man; ages 24-56 yr) were first asked to lift and hold the object stationary for 4 s. The object presented a metal tab with two different surface textures and offered one of four resistive forces (0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 N). The lifts were performed both with and without visual feedback. Next, the subjects were asked to perform the same grasping sequence again after ring block anesthesia of the thumb and index finger with mepivacaine. The objective was to determine the degree to which an internal model obtained through prior familiarity might compensate for the loss of cutaneous sensation. In agreement with previous studies, it was found that all subjects applied significantly greater grip force after digital anesthesia, and the coordination between grip and load forces was disrupted. It appears from these data, that the internal model alone is insufficient to completely compensate for the loss of cutaneous sensation. Moreover, the results suggest that the internal model must have either continuous tonic excitation from cutaneous receptors or at least frequent intermittent reiteration to function optimally. A subsequent study performed with 10 additional subjects (9 women, 1 man; ages 24-49 yr) indicated that with unimpaired cutaneous feedback, the grasping and lifting forces were applied together with negligible forces and torques in other directions. In contrast, after digital anesthesia, significant additional linear and torsional forces appeared, particularly in the horizontal and frontal planes. These torques were thought to arise partially from the application of excessive grip force and partially from a misalignment of the two grasping fingers. These torques were further increased by an imbalance in the pressure exerted by the two opposing fingers. Vision of the grasping hand did not significantly correct the finger misalignment after digital anesthesia. Taken together, these results suggest that mechanoreceptors in the fingertips signal the source and direction of pressure applied to the skin. The nervous system uses this information to adjust the fingers and direct the pinch forces optimally for grasping and object manipulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle