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Enregistrement W2562418054 · doi:10.1113/jp272614

Rapid limb‐specific modulation of vestibular contributions to ankle muscle activity during locomotion

2016· article· en· W2562418054 sur OpenAlexafffund
Patrick A. Forbes, Mark Vlutters, Christopher J. Dakin, Herman van der Kooij, Jean‐Sébastien Blouin, Alfred C. Schouten

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchEuropean Commission
Mots-clésVestibular systemTreadmillPhysical medicine and rehabilitationAnkleKinematicsCadenceSensory systemBalance (ability)Vestibular nucleiPsychologyAnatomyMedicineNeurosciencePhysicsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points The vestibular influence on human walking is phase‐dependent and modulated across both limbs with changes in locomotor velocity and cadence. Using a split‐belt treadmill, we show that vestibular influence on locomotor activity is modulated independently in each limb. The independent vestibular modulation of muscle activity from each limb occurs rapidly at the onset of split‐belt walking, over a shorter time course relative to the characteristic split‐belt error‐correction mechanisms (i.e. muscle activity and kinematics) associated with locomotor adaptation. Together, the present results indicate that the nervous system rapidly modulates the vestibular influence of each limb separately through processes involving ongoing sensory feedback loops. These findings help us understand how vestibular information is used to accommodate the variable and commonplace demands of locomotion, such as turning or navigating irregular terrain. Abstract During walking, the vestibular influence on locomotor activity is phase‐dependent and modulated in both limbs with changes in velocity. It is unclear, however, whether this bilateral modulation is due to a coordinated mechanism between both limbs or instead through limb‐specific processes that remain masked by the symmetric nature of locomotion. Here, human subjects walked on a split‐belt treadmill with one belt moving at 0.4 m s −1 and the other moving at 0.8 m s −1 while exposed to an electrical vestibular stimulus. Muscle activity was recorded bilaterally around the ankles of each limb and used to compare vestibulo‐muscular coupling between velocity‐matched and unmatched tied‐belt walking. In general, response magnitudes decreased by ∼20–50% and occurred ∼13–20% earlier in the stride cycle at the higher belt velocity. This velocity‐dependent modulation of vestibular‐evoked muscle activity was retained during split‐belt walking and was similar, within each limb, to velocity‐matched tied‐belt walking. These results demonstrate that the vestibular influence on ankle muscles during locomotion can be adapted independently to each limb. Furthermore, modulation of vestibular‐evoked muscle responses occurred rapidly (∼13–34 strides) after onset of split‐belt walking. This rapid adaptation contrasted with the prolonged adaptation in step length symmetry (∼128 strides) as well as EMG magnitude and timing (∼40–100 and ∼20–70 strides, respectively). These results suggest that vestibular influence on ankle muscle control is adjusted rapidly in sensorimotor control loops as opposed to longer‐term error correction mechanisms commonly associated with split‐belt adaptation. Rapid limb‐specific sensorimotor feedback adaptation may be advantageous for asymmetric overground locomotion, such as navigating irregular terrain or turning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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