Motor imagery practice benefits during arm immobilization
Notice bibliographique
Résumé
Motor imagery (MI) is known to engage motor networks and is increasingly used as a relevant strategy in functional rehabilitation following immobilization, whereas its effects when applied during immobilization remain underexplored. Here, we hypothesized that MI practice during 11 h of arm-immobilization prevents immobilization-related changes at the sensorimotor and cortical representations of hand, as well as on sleep features. Fourteen participants were tested after a normal day (without immobilization), followed by two 11-h periods of immobilization, either with concomitant MI treatment or control tasks, one week apart. At the end of each condition, participants were tested on a hand laterality judgment task, then underwent transcranial magnetic stimulation to measure cortical excitability of the primary motor cortices (M1), followed by a night of sleep during which polysomnography data was recorded. We show that MI treatment applied during arm immobilization had beneficial effects on (1) the sensorimotor representation of hands, (2) the cortical excitability over M1 contralateral to arm-immobilization, and (3) sleep spindles over both M1s during the post-immobilization night. Furthermore, (4) the time spent in REM sleep was significantly longer, following the MI treatment. Altogether, these results support that implementing MI during immobilization may limit deleterious effects of limb disuse, at several levels of sensorimotor functioning.
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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) | 0,002 | 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 ».