The Time Course of Motoneuronal Excitability during the Preparation of Complex Movements
Notice bibliographique
Résumé
For a simple RT task, movement complexity increases RT and also corticospinal excitability, as measured by the motor evoked potential (MEP) elicited by TMS of the motor cortex. However, it is unknown if complexity-related increases in corticospinal excitability during the preparation of movement are mediated at the cortical or spinal level. The purposes of this study were to establish a time course of motoneuronal excitability before prime mover activation and to assess task-dependent effects of complex movements on motoneuronal and cortical excitability in a simple RT paradigm. It was hypothesized that motoneuronal and cortical excitability would increase before prime mover activation and in response to movement complexity. In a seated position, participants completed ballistic elbow extension/flexion movements with their dominant arm to one, two, or three targets. TMS and transmastoid stimulation (TS) were delivered at 0%, 70%, 80% or 90% of mean premotor RT for each complexity level. Stimulus intensities were set to elicit MEPs and cervicomedullary MEPs (CMEPs) of ∼10% of the maximal M-wave in the triceps brachii. Compared with 0% RT, motoneuronal excitability (CMEP amplitude) was already 10% greater at 70% RT. CMEP amplitude also increased with movement complexity as both the two- and three-movement conditions had greater motoneuronal excitability than the one-movement condition ( p < .038). Importantly, when normalized to the CMEP, there was no increase in MEP amplitude. This suggests that complexity-related increases in corticospinal excitability are likely to be mediated more by increased excitability at a motoneuronal than cortical level.
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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 | 0,000 | 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 ».