Does Sleep Promote Motor Learning? Implications for Physical Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Sleep following motor skill practice has repeatedly been demonstrated to enhance motor skill learning off-line (continued overnight improvements in motor skill that are not associated with additional physical practice) for young people who are healthy. Mounting evidence suggests that older people who are healthy fail to demonstrate sleep-dependent off-line motor learning. However, little is known regarding the influence of sleep on motor skill enhancement following damage to the brain. Emerging evidence suggests that individuals with brain damage, particularly following stroke, do benefit from sleep to promote off-line motor skill learning. Because rehabilitation following stroke requires learning new, and re-learning old, motor skills, awareness that individuals with stroke benefit from a period of sleep following motor skill practice to enhance skill learning could affect physical therapist practice. The objective of this article is to present the evidence demonstrating sleep-dependent off-line motor learning in young people who are healthy and the variables that may influence this beneficial sleep-dependent skill enhancement. In young people who are healthy, these variables include the stages of memory formation, the type of memory, the type of instruction provided (implicit versus explicit learning), and the task utilized. The neural mechanisms thought to be associated with sleep-dependent off-line motor learning also are considered. Research examining whether older adults who are healthy show the same benefits of sleep as do younger adults is discussed. The data suggest that older adults who are healthy do not benefit from sleep to promote off-line skill enhancement. A possible explanation for the apparent lack of sleep-dependent off-line motor learning by older adults who are healthy is presented. Last, emerging evidence showing that individuals with chronic stroke demonstrate sleep-dependent off-line motor skill learning and some of the possible mechanisms for this effect are considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».