Vibrotactile stimulation of fast-adapting cutaneous afferents from the foot modulates proprioception at the ankle joint
Notice bibliographique
Résumé
It has previously been shown that cutaneous sensory input from across a broad region of skin can influence proprioception at joints of the hand. The present experiment tested whether cutaneous input from different skin regions across the foot can influence proprioception at the ankle joint. The ability to passively match ankle joint position (17° and 7° plantar flexion and 7° dorsiflexion) was measured while cutaneous vibration was applied to the sole (heel, distal metatarsals) or dorsum of the target foot. Vibration was applied at two different frequencies to preferentially activate Meissner's corpuscles (45 Hz, 80 μm) or Pacinian corpuscles (255 Hz, 10 μm) at amplitudes ∼3 dB above mean perceptual thresholds. Results indicated that cutaneous input from all skin regions across the foot could influence joint-matching error and variability, although the strongest effects were observed with heel vibration. Furthermore, the influence of cutaneous input from each region was modulated by joint angle; in general, vibration had a limited effect on matching in dorsiflexion compared with matching in plantar flexion. Unlike previous results in the upper limb, we found no evidence that Pacinian input exerted a stronger influence on proprioception compared with Meissner input. Findings from this study suggest that fast-adapting cutaneous input from the foot modulates proprioception at the ankle joint in a passive joint-matching task. These results indicate that there is interplay between tactile and proprioceptive signals originating from the foot and ankle.
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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 ».