Interlimb Coordination during Tied-Belt and Transverse Split-Belt Locomotion before and after an Incomplete Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Coordination between the arms/forelimbs and legs/hindlimbs is often impaired in humans and quadrupedal mammals after incomplete spinal cord injury. In quadrupeds, the forelimbs often take more steps than the hindlimbs, producing a two-to-one forelimb-hindlimb (2-1 FL-HL) coordination. In locomotor performance scales, this is generally considered a loss of FL-HL coordination. Here, FL-HL coordination was quantified before and 8 weeks after a lateral spinal hemisection at the sixth thoracic segment in six adult cats. Cats were tested during tied-belt locomotion (equal front and rear speeds) and transverse split-belt locomotion with the forelimbs or hindlimbs stepping faster. The results show that consistent phasing between forelimb and hindlimb movements was maintained after hemisection, even with the appearance of 2-1 FL-HL coordination, indicating that new stable forms of coordination emerge. Moreover, transverse split-belt locomotion potently modulated interlimb coordination and was capable of restoring a one-to-one FL-HL coordination with a faster treadmill speed for the hindlimbs. In conclusion, the results suggest that neural communication persists after an incomplete spinal cord injury, despite an unequal number of steps between the forelimbs and hindlimbs, and that interlimb coordination can be modulated by having the forelimbs or hindlimbs move at a faster frequency. We propose that locomotor recovery scales incorporate more sensitive methods to quantify FL-HL coordination, to better reflect residual functional capacity and possible cervicolumbar neural communication. Lastly, devising training protocols that make use of the bidirectional influences of the cervical and lumbar locomotor pattern generators could strengthen interlimb coordination and promote locomotor recovery.
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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 | 0,001 |
| 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 ».