The effect of local vs remote experimental pain on motor learning and sensorimotor integration using a complex typing task
Notice bibliographique
Résumé
Recent work demonstrated that capsaicin-induced acute pain improved motor learning performance; however, baseline accuracy was very high, making it impossible to discern the impact of acute pain on motor learning and retention. In addition, the effects of the spatial location of capsaicin application were not explored. Two experiments were conducted to determine the interactive effects of acute pain vs control (experiment 1) and local vs remote acute pain (experiment 2) on motor learning and sensorimotor processing. For both experiments, somatosensory evoked potential (SEP) amplitudes and motor learning acquisition and retention (accuracy and response time) data were collected at baseline, after application, and after motor learning. Experiment 1: N11 (P < 0.05), N13 (P < 0.05), and N30 (P < 0.05) SEP peak amplitudes increased after motor learning in both groups, whereas the N20 SEP peak increased in the control group (P < 0.05). At baseline, the intervention group outperformed the control group in accuracy (P < 0.001). Response time improved after motor learning (P < 0.001) and at retention (P < 0.001). Experiment 2: The P25 SEP peak decreased in the local group after application of capsaicin cream (P < 0.01), whereas the N30 SEP peaks increased after motor learning in both groups (P < 0.05). Accuracy improved in the local group at retention (P < 0.005), and response time improved after motor learning (P < 0.005) and at retention (P < 0.001). This study suggests that acute pain may increase focal attention to the body part used in motor learning, contributing to our understanding of how the location of pain impacts somatosensory processing and the associated motor learning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».