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Enregistrement W2345498248 · doi:10.1177/1545968315619700

Postural Motor Learning Deficits in People With MS in Spatial but Not Temporal Control of Center of Mass

2015· article· en· W2345498248 sur OpenAlexaff
Geetanjali Gera, Brett W. Fling, Karen Van Ooteghem, Michelle Cameron, James S. Frank, Fay B. Horak

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationBalance (ability)Multiple sclerosisPsychologyMotor learningMotor controlRehabilitationCenter of pressure (fluid mechanics)Physical therapyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is associated with balance deficits resulting in falls and impaired mobility. Although rehabilitation has been recommended to address these balance deficits, the extent to which people with MS can learn and retain improvements in postural responses is unknown. AIM: To determine the ability of people with MS to improve postural control with surface perturbation training. METHODS: A total of 24 patients with mild MS and 14 age-matched controls underwent postural control training with a set pattern of continuous, forward-backward, sinusoidal, and surface translations provided by a force platform. Postural control was then tested the following day for retention. The primary outcome measures were the relative phase and center-of-mass (CoM) gain between the body CoM and the platform motion. RESULTS: People with MS demonstrated similar improvements in acquiring and retaining changes in the temporal control of the CoM despite significant deficits in postural motor performance at the baseline. Both MS and control groups learned to anticipate the pattern of forward-backward perturbations, so body CoM shifted from a phase-lag (age-matched controls [CS] = -7.1 ± 1.3; MS = -12.9 ± 1.0) toward a phase-lead (CS = -0.7 ± 1.8; MS = -6.1 ± 1.4) relationship with the surface oscillations. However, MS patients were not able to retain the changes in the spatial control of the CoM acquired during training. CONCLUSIONS: People with MS have the capacity to improve use of a feed-forward postural strategy with practice and retain the learned behavior for temporal not spatial control of CoM, despite their significant postural response impairments.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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