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Enregistrement W2885656174 · doi:10.1155/2018/5317405

Sensorimotor Robotic Measures of tDCS- and HD-tDCS-Enhanced Motor Learning in Children

2018· article· en· W2885656174 sur OpenAlexafffund
Lauran Cole, Sean P. Dukelow, Adrianna Giuffre, Alberto Nettel‐Aguirre, Megan J. Metzler, Adam Kirton

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationPrimary motor cortexMotor learningProprioceptionPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMotor cortexMotor imagerySensorimotor cortexNeuroscienceMedicineStimulationElectroencephalographyBrain–computer interface

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcranial direct-current stimulation (tDCS) enhances motor learning in adults. We have demonstrated that anodal tDCS and high-definition (HD) tDCS of the motor cortex can enhance motor skill acquisition in children, but behavioral mechanisms remain unknown. Robotics can objectively quantify complex sensorimotor functions to better understand mechanisms of motor learning. We aimed to characterize changes in sensorimotor function induced by tDCS and HD-tDCS paired motor learning in children within an interventional trial. Healthy, right-handed children (12–18 y) were randomized to anodal tDCS, HD-tDCS, or sham targeting the right primary motor cortex during left-hand Purdue pegboard test (PPT) training over five consecutive days. A KINARM robotic protocol quantifying proprioception, kinesthesia, visually guided reaching, and an object hit task was completed at baseline, posttraining, and six weeks later. Effects of the treatment group and training on changes in sensorimotor parameters were explored. Twenty-four children (median 15.5 years, 52% female) completed all measures. Compared to sham, both tDCS and HD-tDCS demonstrated enhanced motor learning with medium effect sizes. At baseline, multiple KINARM measures correlated with PPT performance. Following training, visually guided reaching in all groups was faster and required less corrective movements in the trained arm (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>H</mml:mi></mml:math>(2) = 9.250,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.010</mml:mn></mml:math>). Aspects of kinesthesia including initial direction error improved across groups with sustained effects at follow-up (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>H</mml:mi></mml:math>(2) = 9.000,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.011</mml:mn></mml:math>). No changes with training or stimulation were observed for position sense. For the object hit task, the HD-tDCS group moved more quickly with the right hand compared to sham at posttraining (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"><mml:msup><mml:mrow><mml:mi>χ</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:mrow></mml:msup></mml:math>(2) = 6.255,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.044</mml:mn></mml:math>). Robotics can quantify complex sensorimotor function within neuromodulator motor learning trials in children. Correlations with PPT performance suggest that KINARM metrics can assess motor learning effects. Understanding how tDCS and HD-tDCS enhance motor learning may be improved with robotic outcomes though specific mechanisms remain to be defined. Exploring mechanisms of neuromodulation may advance therapeutic approaches in children with cerebral palsy and other disabilities.

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)0,002
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 enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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