Short-Latency Afferent Inhibition Modulation during Finger Movement
Notice bibliographique
Résumé
When somatosensory input via electrical stimulation of a peripheral nerve precedes a transcranial magnetic stimulation (TMS) pulse over the primary motor cortex (M1) the corticospinal output is substantially reduced, a phenomenon known as short-latency afferent inhibition (SAI). The present study investigated SAI during rest and during pre-movement, phasic and tonic components of movement. Participants were required to perform an index finger flexion reaction time task in response to an auditory cue. In a series of experiments, SAI was evoked from the mixed, median nerve at the wrist or the cutaneous, digital nerve stimulation of the index finger. To assess the spinal versus cortical origin of movement-related modulation of SAI, F-wave amplitudes were measured during rest and the three movement components. Results indicated that SAI was reduced during all movement components compared to rest, an effect that occurred for both nerves stimulated. Pre-movement SAI reduction was primarily attributed to reduced cortical inhibition, while increased spinal excitability additionally contributed to reduced SAI during tonic and phasic components of movement. SAI was differentially modulated across movement components with mixed but not cutaneous nerve stimulation. These findings reveal that SAI is reduced during movement and this reduction begins as early as the preparation to move. Further, these data suggest that the degree of SAI reduction during movement may be specific to the volume and/or composition of afferent input carried by each nerve.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».