White matter microstructural organisation of interhemispheric pathways predicts different stages of bimanual coordination learning in young and older adults
Notice bibliographique
Résumé
The ability to learn new motor skills is crucial for activities of daily living, especially in older adults. Previous work in younger adults has indicated fast and slow stages for motor learning that were associated with changes in functional interactions within and between brain hemispheres. However, the impact of the structural scaffolds of these functional interactions on different stages of motor learning remains elusive. Using diffusion-weighted imaging and probabilistic constrained spherical deconvolution-based tractography, we reconstructed transcallosal white matter pathways between the left and right primary motor cortices (M1-M1), left dorsal premotor cortex and right primary motor cortex (LPMd-RM1) and right dorsal premotor cortex and left primary motor cortex (RPMd-LM1) in younger and older adults trained in a set of bimanual coordination tasks. We used fractional anisotropy (FA) to assess microstructural organisation of the reconstructed white matter pathways. Older adults showed lower behavioural performance than younger adults and improved their performance more in the fast but less in the slow stage of learning. Linear mixed models predicted that individuals with higher FA of M1-M1 pathways improve more in the fast but less in the slow stage of bimanual learning. Individuals with higher FA of RPMd-LM1 improve more in the slow but less in the fast stage of bimanual learning. These predictions did not differ significantly between younger and older adults suggesting that, in both younger and older adults, the M1-M1 and RPMd-LM1 pathways are important for the fast and slow stage of bimanual learning, respectively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».