Multidimensional Motor Sequence Learning Is Impaired in Older But Not Younger or Middle-Aged Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The purpose of this study was to identify which characteristics of a multidimensional sequence containing motor, spatial, and temporal elements would be most salient for motor sequence learning and whether age might differentially affect this learning. SUBJECTS: Younger (n=11, mean age=26.0 years), middle-aged (n=13, mean age=50.7 years), and older (n=11, mean age=77.5 years) adults who were neurologically intact participated in the study. METHODS: Participants practiced a sequencing task with repeated motor, spatial, and temporal dimensions for 2 days; on a separate third day, participants completed retention and interference tests designed to assess sequence learning and which elements of the sequence were learned. The mean median response time for each block of responses was used to assess motor sequence learning. RESULTS: Younger and middle-aged adults demonstrated sequence-specific motor learning at retention testing via faster response times for repeated sequences than random sequences; both of these groups showed interference for the motor dimension. In contrast, older adults demonstrated nonspecific learning (ie, similar improvements in response time for both random and repeated sequences). These findings were shown by a lack of difference between random and repeated sequence performance in the older adult group both at retention testing and during interference tests. CONCLUSION AND DISCUSSION: Our data suggest that, when younger and middle-aged adults practice sequences containing multiple dimensions of movement, the motor element is most important for motor learning. The absence of sequence-specific change demonstrated by an older adult group that was healthy suggests an age-related impairment in motor learning that may have profound implications for rehabilitation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».