Visual Cues Promote Head First Strategies During Walking Turns in Individuals With Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Anticipatory eye movement promotes cranio-caudal sequencing during walking turns. Clinical groups, such as Parkinson's disease (PD), do not produce anticipatory eye movements, leading to increased risk of falls. Visual cues may promote anticipatory eye movement by guiding the eyes into the turn. This study examined if visual cues could train anticipatory eye movement. Ten neurotypical young adults and 6 adults with PD completed three blocks of walking trials. Trials were blocked by visual condition: non-cued baseline turns (5 trials), visually cued turns (10 trials), and non-cued post turns (5 trials). A Delsys Trigno (Delsys, Boston, MA) recorded horizontal saccades at 1024 Hz via electrooculography (EOG). Two Optotrak cameras (Northern Digital Inc., ON, Canada) captured body segment kinematics at 120 Hz. Initiation of segment rotation with respect to ipsilateral foot contact (IFC1) prior to the turn was calculated. Neurotypical young adults (NYA) produced typical cranio-caudal rotation sequences during walking turns. Eyes led (407 ms prior to IFC1), followed by the head (50 ms prior to IFC1), then trunk and pelvis. In contrast, PD produced no anticipatory eye or segment movement at baseline. During pre-trials the eyes moved 96 ms after IFC1 and segment movement was initiated by the pelvis followed by trunk and head segments. After visual cue training however, PD produced anticipatory eye movements 161 ms prior to IFC1, followed by the head 88 ms following IFC1 but ahead of trunk and pelvis onset. These results suggest visual cues assist in producing cranio-caudal control during walking turns in PD.
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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 ».