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Enregistrement W4200113319 · doi:10.3389/fnhum.2021.789271

Remote Subthreshold Stimulation Enhances Skin Sensitivity in the Lower Extremity

2021· article· en· W4200113319 sur OpenAlexafffund
Emma B. Plater, Vivian S. Seto, Ryan M. Peters, Leah R. Bent

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMedicineStimulus (psychology)HeelNoise (video)Stochastic resonanceSubthreshold conductionStimulationPhysical medicine and rehabilitationAudiologyBiomedical engineeringPsychologyComputer scienceAnatomyInternal medicinePhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foot sole skin interfaces with the ground and contributes to successful balance. In situations with reduced sensitivity in the glabrous foot skin, stochastic resonance (SR) improves skin sensitivity by adding tactile noise. Some situations, however, involve an interface comprised of hairy skin, which has higher thresholds for sensitivity. For example, in lower extremity amputation the residual limb is comprised of hairy leg skin. The main objective of this study was to determine if SR improves skin sensitivity in hairy skin, and whether a specific intensity of noise is most effective. Secondary objectives were to compare the effect between locations, ages and modalities. In 60 healthy participants a vibrotactile (test) input was delivered at the lower extremity concurrently with a second, noisy stimulus applied more proximally. The presence of a remote SR effect was tested in 15 young participants using electrotactile noise at the calf. Secondary objectives were tested in separate groups of 15 subjects and differed by substituting for one of the three variables: vibrotactile noise, heel site, and with older participants. A forced-choice protocol was used to determine detection ability of the subthreshold vibration test input with varying noise levels applied simultaneously (0, 20, 40, 60, 80, and 100% of perceptual threshold). An SR effect was identified when increased detection of the input was obtained at any level of noise versus no noise. It was found that all four test groups demonstrated evidence of SR: 33-47% of individuals showed better detection of the input with added noise. The SR effect did not appear consistently at any specific noise level for any of the groups, and none of the variables showed a superior ability to evoke SR. Interestingly, in approximately 33% of cases, threshold values fluctuated throughout testing. While this work has provided evidence that SR can enhance the perception of a vibrotactile input in hairy skin, these data suggest that the ability to repeatably show an SR effect relies on maintaining a consistent threshold.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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