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Enregistrement W2947988798

Modulating primary motor cortical excitability and facilitating sensorimotor skill learning with reversed visual input

2013· article· en· W2947988798 sur OpenAlexaffabout
Michael Vesia, Jason L. Neva, Sandra E. Black, George Mochizuki, Robert Chen, Richard Staines

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTranscranial magnetic stimulationPremotor cortexMotor learningMotor cortexPrimary motor cortexNeuroscienceNeuroplasticityAudiologyLateralization of brain functionSerial reaction timePhysical medicine and rehabilitationStimulationCognitionMedicineDorsumAnatomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is currently unknown, whether visual input can not only improve behavioural performance in the untrained hand, but also produce bihemispheric, plastic changes in the human primary motor cortex (M1). Here, we used transcranial magnetic stimulation (TMS) to test whether skill acquisition with reversed vision modulates M1 plasticity in three different conditions before and after training on a 30-minute serial reaction-time task (SRTT) in 21 healthy humans. Training interventions included: (1) viewing the ‘mirrored’ image of the moving right-hand superimposed over the inactive left-hand with left-right optical reversing spectacles (Prism Group); (2) directly viewing the active learning right-hand (Direct Vision Group); and (3) viewing an image of the moving left-hand while both hands remained inactive (Action Observation Group). Post-training results indicated that reaction time in the SRTT decreased in the untrained left-hand only in the Prism (p = 0.02) and Action Observation (p = 0.03) groups. Training with direct vision resulted in increased M1 excitability in the trained, left hemisphere (all p-values < 0.003), but no changes in M1 excitability in the untrained, right hemisphere. In contrast, training with the reversal of visual input induced the opposite pattern on M1 excitability: increase in the right hemisphere (p = 0.04) and no changes in the left hemisphere. Interactions between right ventral premotor and ipsilateral motor cortex at rest were modified after learning with reversed vision (p = 0.04). Action observation induced excitability changes in both hemispheres (all p-values < 0.03). This suggests the importance of visual input in modulating M1 plasticity. Acknowledgments: This research was supported by grants from the Mitacs-Accelerate Internship and Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC). M. Vesia was supported by post-doctoral fellowships from the Ontario Ministry of Research and Innovation and Heart and Stroke Foundation of Ontario Centre for Stroke Recovery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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