Effects of Noisy Galvanic Vestibular Stimulation During a Bimanual Tracking Robotic Task
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noisy galvanic vestibular stimulation (nGVS) has been shown to improve motor performance in people with and without disabilities. Previous investigations on the use of nGVS to improve upper-limb motor performance have focused on unimanual fine motor movements, nevertheless, bimanual gross movements are also essential for conducting activities of daily living and can be affected as a result of cerebral dysfunction. Consequently, in this study we investigated the effects of nGVS on bimanual gross motor performance. METHODS: Twelve healthy participants completed a visuomotor task in which they performed bimanual upper-limb movements using two robots. During the task, participants tracked a target that oscillated following a sinusoidal amplitude-modulated trajectory. In half of the trials, participants received subthreshold nGVS, in the other half, they received sham stimulation. Primary outcome measure: percent improvement in root mean square error (RMSE) between the target's and cursors' trajectories. Secondary outcome measures: percent improvement in lag between the cursors and target; and percent improvement in RMSE between the cursors' trajectories. A post-test questionnaire was administered to evaluate the experience of participants. RESULTS: = 0.098). Similar results were found for the lag. Questionnaire results indicated that the robotic devices did not limit participants' movements, did not make participants feel unsafe, nor were they difficult to control. Furthermore, participants did not feel unsafe with the nGVS device, nor did they report any discomfort due to nGVS. CONCLUSION: Results suggest that nGVS applied to people without disabilities do not affect bimanual gross motor performance. However, as this was the first study to investigate such effects, stimulation parameters were based on previous unimanual fine motor studies. Future studies should investigate optimal stimulation parameters for improving upper-limb gross motor performance. Overall, participants felt safe using the robotic devices and receiving the noisy electrical stimulation. As such, a similar setup could potentially be employed for subsequent studies investigating the relation between upper-limb performance and nGVS.
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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 | 0,003 |
| 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 ».