Brain activity associated with Dual‐task performance of Ankle motor control during cognitive challenge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Skilled Ankle motor control is frequently required while performing secondary cognitively demanding tasks such as socializing and avoiding obstacles while walking, termed “Dual tasking.” It is likely that Dual‐task performance increases demand on the brain, as both motor and cognitive systems require neural resources. The purpose of this study was to use functional MRI to understand which brain regions are involved in resolving Dual‐task interference created by requiring high levels of Ankle motor control during a cognitive task. Methods Using functional MRI, brain activity was measured in sixteen young adults during performance of visually cued Ankle plantar flexion to a target (Ankle task), a cognitive task (Flanker task), and both tasks simultaneously (Dual task). Results Dual‐task performance did not impact the Ankle task (p = 0.78), but did affect behavior on the Flanker task. Response times for both the congruent and incongruent conditions during the Flanker task were significantly longer (p < 0.001, p = 0.050, respectively), and accuracy for the congruent condition decreased during Dual tasking (p < 0.001). Activity in 3 brain regions was associated with Dual‐task Flanker performance. Percent signal change from baseline in Brodmann area (BA) 5, BA6, and the left caudate correlated with performance on the Flanker task during the Dual‐task condition (R2 = 0.261, p = 0.04; R2 = −0.258, p = 0.04; R2 = 0.303, p = 0.03, respectively). Conclusions Performance of Ankle motor control may be prioritized over a cognitive task during Dual‐task performance. Our work advances Dual‐task research by elucidating patterns of whole brain activity for Dual tasks that require Ankle motor control during a cognitive task.
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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) | 0,002 | 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 ».