Effects of short-latency afferent inhibition on short-interval intracortical inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve stimulation inhibits the motor cortex, and the process has been termed short-latency afferent inhibition (SAI) at interstimulus intervals (ISIs) of ∼20 ms. The objective of the present study was to test how SAI interacts with short-interval intracortical inhibition (SICI) under different stimulation conditions. We studied 20 healthy volunteers. Surface electromyogram was recorded from the first dorsal interosseous muscle. Using paired- and triple-pulse paradigms, we investigated how SAI interacts with SICI under these different conditions. The effects of different conditioning stimulus (CS) intensities (0.6-0.9 active motor threshold), SAI latencies (23 and 25 ms), and ISIs (2 and 3 ms) for SICI were examined in rest and active conditions. SAI had inhibitory interactions with SICI at different CS intensities for rest or active SICI, at SAI latencies of 23 and 25 ms. This interaction occurred at weak CS intensities for SICI when there was no inhibition, and SICI became facilitatory in the presence of SAI. This can be explained by SICI inhibiting SAI and not by saturation of inhibition. The interaction between SAI and SICI was greater for SICI at ISI of 3 ms than for ISI of 2 ms, suggesting that different circuits may be activated at these ISIs. We conclude that SAI and SICI have inhibitory interactions that are influenced by factors such as ISI and muscle activities, which should be considered in design and interpretation of cortical interaction studies.
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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 ».