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Enregistrement W2806004721 · doi:10.1152/jn.00848.2017

Cutaneous afferent innervation of the human foot sole: what can we learn from single-unit recordings?

2018· review· en· W2806004721 sur OpenAlexafffund
Nicholas D. J. Strzalkowski, Ryan M. Peters, J. Timothy Inglis, Leah R. Bent

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMicroneurographyProprioceptionSensory systemMechanoreceptorReceptive fieldSomatosensory systemAfferentNeuroscienceBalance (ability)PsychologyFoot (prosody)Physical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cutaneous afferents convey exteroceptive information about the interaction of the body with the environment and proprioceptive information about body position and orientation. Four classes of low-threshold mechanoreceptor afferents innervate the foot sole and transmit feedback that facilitates the conscious and reflexive control of standing balance. Experimental manipulation of cutaneous feedback has been shown to alter the control of gait and standing balance. This has led to a growing interest in the design of intervention strategies that enhance cutaneous feedback and improve postural control. The advent of single-unit microneurography has allowed the firing and receptive field characteristics of foot sole cutaneous afferents to be investigated. In this review, we consolidate the available cutaneous afferent microneurographic recordings from the foot sole and provide an analysis of the firing threshold, and receptive field distribution and density of these cutaneous afferents. This work enhances the understanding of the foot sole as a sensory structure and provides a foundation for the continued development of sensory augmentation insoles and other tactile enhancement interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations144
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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