Effect of Tonic Pain on Motor Acquisition and Retention while Learning to Reach in a Force Field
Notice bibliographique
Résumé
Most patients receiving intensive rehabilitation to improve their upper limb function experience pain. Despite this, the impact of pain on the ability to learn a specific motor task is still unknown. The aim of this study was to determine whether the presence of experimental tonic pain interferes with the acquisition and retention stages of motor learning associated with training in a reaching task. Twenty-nine healthy subjects were randomized to either a Control or Pain Group (receiving topical capsaicin cream on the upper arm during training on Day 1). On two consecutive days, subjects made ballistic movements towards two targets (NEAR/FAR) using a robotized exoskeleton. On Day 1, the task was performed without (baseline) and with a force field (adaptation). The adaptation task was repeated on Day 2. Task performance was assessed using index distance from the target at the end of the reaching movement. Motor planning was assessed using initial angle of deviation of index trajectory from a straight line to the target. Results show that tonic pain did not affect baseline reaching. Both groups improved task performance across time (p<0.001), but the Pain group showed a larger final error (under-compensation) than the Control group for the FAR target (p = 0.030) during both acquisition and retention. Moreover, a Group x Time interaction (p = 0.028) was observed on initial angle of deviation, suggesting that subjects with Pain made larger adjustments in the feedforward component of the movement over time. Interestingly, behaviour of the Pain group was very stable from the end of Day 1 (with pain) to the beginning of Day 2 (pain-free), indicating that the differences observed could not solely be explained by the impact of pain on immediate performance. This suggests that if people learn to move differently in the presence of pain, they might maintain this altered strategy over time.
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.
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) | 0,002 | 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 ».