Tonic Pain Experienced during Locomotor Training Impairs Retention Despite Normal Performance during Acquisition
Notice bibliographique
Résumé
Many patients are in pain when they receive gait training during rehabilitation. Based on animal studies, it has been proposed that central sensitization associated to nociception (maladaptive plasticity) and plasticity related to the sensorimotor learning (adaptive plasticity) share similar neural mechanisms and compete with each other. The aim of this study was to evaluate whether experimental tonic pain influences motor learning (acquisition and next-day retention) of a new locomotor task. Thirty healthy human subjects performed a locomotor adaptation task (perturbing force field applied to the ankle during swing using a robotized orthosis) on 2 consecutive days. Learning was assessed using kinematic measures (peak and mean absolute plantarflexion errors) and electromyographic (EMG) activity. Half of the participants performed the locomotor adaptation task with pain on Day 1 (capsaicin cream around the ankle), while the task was performed pain-free for all subjects on Day 2 to assess retention. Pain had no significant effect on baseline gait parameters nor on performance during the locomotor adaptation task (for either kinematic or EMG measures) on Day 1. Despite this apparently normal motor acquisition, pain-free Day 2 performance was markedly and significantly impaired in the Pain group, indicating that pain during training had an impact on the retention of motor memories (interfering with consolidation and/or retrieval). These results suggest that the same motor rehabilitation intervention could be less effective if administered in the presence of pain.
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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) | 0,002 | 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 ».