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Enregistrement W2131151387 · doi:10.1186/1743-0003-11-112

Primary and submovement control of aiming in C6 tetraplegics following posterior deltoid transfer

2014· article· en· W2131151387 sur OpenAlexaff
Mark A. Robinson, Digby Elliott, Spencer J. Hayes, Gábor Barton, Simon J. Bennett

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJerkPhysical medicine and rehabilitationMotor controlKinematicsPsychologyAccelerationPhysical therapyMedicinePhysicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper limb motor control in fast, goal-directed aiming is altered in tetraplegics following posterior-deltoid musculotendinous transfer. Specifically, movements have similar end-point accuracy but longer duration and lower peak velocity than those of age-matched, neurotypical controls. Here, we examine in detail the interplay between primary movement and submovement phases in five C6 tetraplegic and five control participants. METHODS: Aiming movements were performed in two directions (20 cm away or toward), with or without vision. Trials that contained a submovement phase (i.e., discontinuity in velocity, acceleration or jerk) were identified. Discrete kinematic variables were then extracted on the primary and submovements phases. RESULTS: The presence of submovements did not differ between the tetraplegic (68%) and control (57%) groups, and almost all submovements resulted from acceleration and jerk discontinuities. Tetraplegics tended to make a smaller amplitude primary movement, which had lower peak velocity and greater spatial variability at peak velocity. This was followed by a larger amplitude and longer duration secondary submovement. Peak velocity of primary movement was not related to submovement incidence. Together, the primary and submovement phases of both groups were equally effective in reducing end-point error. CONCLUSIONS: C6 tetraplegic participants exhibit some subtle differences in measures of motor behaviour compared to control participants, but importantly feedforward and feedback processes work effectively in combination to achieve accurate goal-directed aiming.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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