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Enregistrement W3042304144 · doi:10.1016/j.neulet.2020.135246

Motor point stimulation primarily activates motor nerve

2020· article· en· W3042304144 sur OpenAlexafffund
Kento Nakagawa, Austin J. Bergquist, Taro Yamashita, Takashi Yoshida, Kei Masani

Notice bibliographique

RevueNeuroscience Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAntidromicH-reflexStimulationNeuroscienceReciprocal inhibitionSoleus muscleMotor neuronHyperpolarization (physics)ReflexSpinal cordMotor nerveAnatomyChemistryMedicineBiologySkeletal muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical stimulation for inducing muscle contraction can be divided into peripheral nerve stimulation (PNS) and motor point stimulation (MPS). Although the neural pathways activated by PNS have been well studied, those by MPS are still unclear. Here we investigated whether MPS activates Ia-sensory nerves and induces antidromic firing of motor nerves. Ten able-bodied males and females participated in this study. We confirmed that soleus MPS did not induce the H-reflex while soleus PNS did. Furthermore, MPS of the tibialis anterior muscle did not induce the reciprocal inhibition of soleus muscle while PNS did. For testing the effect of MPS on motor neuron excitability, we examined the H-reflex modulation by soleus MPS. When the conditioning and test interval was under 100-ms and the conditioning stimulus intensity was above 30-mA, soleus MPS induced the H-reflex inhibition. This suggests that soleus MPS produces antidromic firing that can induce after-hyperpolarization. These results suggest that MPS predominantly activates the motor nerve without depolarizing the Ia-sensory nerve. Since MPS is applicable to larger number of muscles compared to PNS, utilizing MPS can lead to more versatile neuromodulation of the spinal cord.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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