Moving forward: methodological considerations for assessing corticospinal excitability during rhythmic motor output in humans
Notice bibliographique
Résumé
The use of transcranial magnetic stimulation to assess the excitability of the central nervous system to further understand the neural control of human movement is expansive. The majority of the work performed to-date has assessed corticospinal excitability either at rest or during relatively simple isometric contractions. The results from this work are not easily extrapolated to rhythmic, dynamic motor outputs, given that corticospinal excitability is task-, phase-, intensity-, direction-, and muscle-dependent (Power KE, Lockyer EJ, Forman DA, Button DC. Appl Physiol Nutr Metab 43: 1176–1185, 2018). Assessing corticospinal excitability during rhythmic motor output, however, involves technical challenges that are to be overcome, or at the minimum considered, when attempting to design experiments and interpret the physiological relevance of the results. The purpose of this narrative review is to highlight the research examining corticospinal excitability during a rhythmic motor output and, importantly, to provide recommendations regarding the many factors that must be considered when designing and interpreting findings from studies that involve limb movement. To do so, the majority of work described herein refers to work performed using arm cycling (arm pedaling or arm cranking) as a model of a rhythmic motor output used to examine the neural control of human locomotion.
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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 | 0,029 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».