They still got it: Motor acquisition via physical guidance in a healthy aging population
Notice bibliographique
Résumé
Proprioception is important for both movement planning and online control (e.g., Sarlegna et al., 2004; Bagesterio et al, 2006; Elliott et al., 2010). Although the sense of proprioception is reduced in older adults (Skinner et al., 1984), physical activity is hypothesized to maintain the ability to use proprioceptive feedback in aging populations (Ribeiro & Oliveira, 2007). Studies in young adults have found that exposure to physical guidance leads to altered use of proprioception in motor tasks (Manson et al., 2014). The present study investigated the effects of physical guidance on proprioception and sensorimotor integration processes in older adults. In a pre-test, fourteen healthy older adults (age: 73.1+/-5.6) actively performed an upper-limb reaching task to a visual target, with and without visual feedback of the environment. After the pre-test, all participants underwent an acquisition protocol that included both robot-assisted (80% of trials) and unassisted aiming movements (20% of trials). Acquisition was immediately followed by a post-test that was the same as the pre-test. The analyses revealed that movement endpoint variability for the pre-test was significantly higher in full vision than in no vision. However, performance for both vision conditions was not different in the post-test. Furthermore, analyses of movement trajectories indicated that the latter portions of participants' trajectories were more stereotyped in the post- compared to the pre-test. These results suggest that, comparable to young adult behavior, older adults can acutely benefit from physical guidance to enhance their use of proprioception to improve sensorimotor processes for the completion of voluntary action.Acknowledgments: University of Toronto, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Canada Foundation for Innovation (CFI), Ontario Research Fund (ORF)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».