MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083244334 · doi:10.1152/jn.01049.2010

Robotic-assisted stepping modulates monosynaptic reflexes in forearm muscles in the human

2011· article· en· W2083244334 sur OpenAlexaff
Tsuyoshi Nakajima, Taku Kitamura, Kiyotaka Kamibayashi, Tomoyoshi Komiyama, E. Paul Zehr, Sandra R. Hundza, Kimitaka Nakazawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexH-reflexForearmStimulationForelimbAfferentNeuroscienceRhythmStretch reflexSomatosensory systemPhysical medicine and rehabilitationAnatomyPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the amplitude of the Hoffmann (H)-reflex in the forelimb muscles is known to be suppressed during rhythmic leg movement, it is unknown which factor plays a more important role in generating this suppression-movement-related afferent feedback or feedback related to body loading. To specifically explore the movement- and load-related afferent feedback, we investigated the modulation of the H-reflex in the flexor carpi radialis (FCR) muscle during robotic-assisted passive leg stepping. Passive stepping and standing were performed using a robotic gait-trainer system (Lokomat). The H-reflex in the FCR, elicited by electrical stimulation to the median nerve, was recorded at 10 different phases of the stepping cycle, as well as during quiet standing. We confirmed that the magnitude of the FCR H-reflex was suppressed significantly during passive stepping compared with during standing. The suppressive effect on the FCR H-reflex amplitude was seen at all phases of stepping, irrespective of whether the stepping was conducted with body weight loaded or unloaded. These results suggest that movement-related afferent feedback, rather than load-related afferent feedback, plays an important role in suppressing the FCR H-reflex amplitude.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,206 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetMuscle activation and electromyography studiesTravaux en français237 207