Probing Corticospinal Control During Different Locomotor Tasks Using Detailed Time-Frequency Analysis of Electromyograms
Notice bibliographique
Résumé
Locomotion relies on the fine-tuned coordination of different muscles which are controlled by particular neural circuits. Depending on the attendant conditions, walking patterns must be modified to optimally meet the demands of the task. Assessing neuromuscular control during dynamic conditions is methodologically highly challenging and prone to artifacts. Here we aim at assessing corticospinal involvement during different locomotor tasks using non-invasive surface electromyography. Activity in tibialis anterior (TA) and gastrocnemius medialis (GM) muscles was monitored by electromyograms (EMGs) in 27 healthy volunteers (11 female) during regular walking, walking while engaged in simultaneous cognitive dual tasks, walking with partial visual restriction, and skilled, targeted locomotion. Whereas EMG intensity of the TA and GM was considerably altered while walking with partial visual restriction and during targeted locomotion, dual-task walking induced only minor changes in total EMG intensity compared to regular walking. Targeted walking resulted in enhanced EMG intensity of GM in the frequency range associated with Piper rhythm synchronies. Likewise, targeted walking induced enhanced EMG intensity of TA at the Piper rhythm frequency around heelstrike, but not during the swing phase. Our findings indicate task- and phase-dependent modulations of neuromuscular control in distal leg muscles during various locomotor conditions in healthy subjects. Enhanced EMG intensity in the Piper rhythm frequency during targeted walking points toward enforced corticospinal drive during challenging locomotor tasks. These findings indicate that comprehensive time-frequency EMG analysis is able to gauge cortical involvement during different movement programs in a non-invasive manner and might be used as complementary diagnostic tool to assess baseline integrity of the corticospinal tract and to monitor changes in corticospinal drive as induced by neurorehabilitation interventions or during disease progression.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».