Subthreshold stochastic vestibular stimulation affects balance-challenged standing and walking
Notice bibliographique
Résumé
Subthreshold stochastic vestibular stimulation (SVS) is thought to enhance vestibular sensitivity and improve balance. However, it is unclear how SVS affects standing and walking when balance is challenged, particularly when the eyes are open. It is also unclear how different methods to determine stimulation intensity influence the effects. We aimed to determine (1) whether SVS affects stability when balance is challenged during eyes-open standing and overground walking tasks, and (2) how the effects differ based on whether optimal stimulation amplitude is derived from sinusoidal or cutaneous threshold techniques. Thirteen healthy adults performed balance-unchallenged and balance-challenged standing and walking tasks with SVS (0-30 Hz zero-mean, white noise electrical stimulus) or sham stimulation. For the balance-challenged condition, participants had inflatable rubber hemispheres attached to the bottom of their shoes to reduce the control provided by moving the center of pressure under their base of support. In different blocks of trials, we set SVS intensity to either 50% of participants' sinusoidal (motion) threshold or 80% of participants' cutaneous threshold. SVS reduced medial-lateral trunk velocity root mean square in the balance-challenged (p < 0.05) but not in the balance-unchallenged condition during standing. Regardless of condition, SVS decreased step-width variability and marginally increased gait speed when walking with the eyes open (p < 0.05). SVS intensity had minimal effect on the standing and walking measures. Taken together, our results provide insight into the effectiveness of SVS at improving balance-challenged, eyes-open standing and walking performance in healthy adults.
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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 | 0,000 |
| 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 ».