Short-Term Motor Learning and Retention During Visually Guided Walking in Persons With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to adapt, a form of short-term motor learning, and retain this adaptation, is essential for rehabilitation and for day-to-day living. Yet little research is available on this topic in persons with multiple sclerosis (PwMS), particularly in relation to complex walking tasks. OBJECTIVE: To determine the ability of PwMS to learn and retain a novel relationship between visual input and motor output-or visuomotor map-during visually guided walking. METHODS: Nineteen PwMS and 17 healthy controls performed a precision walking task while adapting to prism lenses that altered the normal visuomotor map on 1 day, and again after a 1-week delay. The task required individuals to walk and step onto 2 targets without stopping. To quantify motor performance, we determined foot placement error relative to the targets. RESULTS: PwMS with mild disability and healthy controls attenuated foot placement error over repeated trials when exposed to the novel mapping and demonstrated a similar rate and magnitude of adaptation in the first learning session. Both groups equally retained the adaptation 1 week later, reflected by reduced foot placement error and a faster rate of error reduction in that session. CONCLUSION: PwMS can learn and retain a novel visuomotor mapping during a precision-based walking task. This suggests that PwMS with mild disability have the capacity for short-term motor learning and retention, indicating that neural plasticity is preserved.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».