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Enregistrement W2883457477 · doi:10.1123/mc.2017-0045

Visual–Vestibular Interaction for Postural Control During Sit-to-Stand: Effects of Aging

2018· article· en· W2883457477 sur OpenAlexaff
Kai Yan Lui, Patricia Hewston, Nandini Deshpande

Notice bibliographique

RevueMotor Control · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalvanic vestibular stimulationVestibular systemPhysical medicine and rehabilitationTrunkAudiologyEyes openPsychologyCenter of pressure (fluid mechanics)Sensory systemMedicineBalance (ability)Cognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During sit-to-stand (STS), the vestibular system is highly stimulated in response to linear acceleration of the head and may play an important role, in addition to vision, for postural control. We examined the effects of aging on visual-vestibular interaction for postural control during STS in 15 young (22.5 ± 1.1 years) and 15 older (73.9 ± 5.3 years) participants. Vestibular information was manipulated using galvanic vestibular stimulation. Vision conditions involved normal (eyes open), suboptimal (blurring goggles), and no (eyes closed) vision. Older participants had significantly greater mediolateral peak-to-peak trunk roll (p = .025) and center of mass displacements (p < .001) than young participants. However, despite having greater mediolateral instability, older participants utilized similar strategies as young participants to overcome sensory perturbations during STS. Overall visual inputs were more dominantly used for mediolateral trunk control during STS than vestibular inputs.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,663

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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