Enhancement of Arm and Leg Locomotor Coupling With Augmented Cutaneous Feedback From the Hand
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous feedback from the hand could assist with coordination between the arms and legs during locomotion. Previously we used a reduced walking model of combined arm and leg (ARM&LEG) cycling to examine the separate effects of rhythmic arm (ARM) and leg (LEG) movement. Here we use this same paradigm to test the modulation H-reflexes with and without interlimb cutaneous conditioning evoked by stimulating a nerve innervating the hand (superficial radial, SR). It was hypothesized that both ARM and LEG would contribute significantly to suppression of H-reflex amplitude during ARM&LEG. We also predicted a conservation of interlimb cutaneous conditioning during movement and an interaction between arm and leg rhythmic movement control. Subjects were seated in a recumbent ARM&LEG cycle ergometer and maintained a low-level soleus contraction for all tasks. H-reflex amplitude was facilitated by cutaneous conditioning evoked by stimulation of the SR nerve. H-reflex amplitudes were taken from recruitment curves and included modulation of 50% H max and H max. The suppressive effect of arm was less than that for LEG and ARM&LEG, while suppression during LEG and ARM&LEG were generally equivalent. For H-reflexes conditioned by cutaneous input, amplitudes during ARM&LEG instead were in between those for ARM and LEG modulation. Multiple regression analysis revealed a significant contribution for arm only in trials when SR stimulation was used to condition H-reflex amplitudes. We suggest that there is a measurable interaction between neural activity regulating arm and leg movement during locomotion that is specifically enhanced when cutaneous input from the hand is present.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».