Can training of a skilled pelvic movement change corticomotor control of back muscles? Comparison of single and paired‐pulse transcranial magnetic stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests excitability of the motor cortex (M1) changes in response to motor skill learning of the upper limb. Few studies have examined immediate changes in corticospinal excitability and intra-cortical mechanisms following motor learning in the lower back. Further, it is unknown which transcranial magnetic stimulation (TMS) paradigms are likely to reveal changes in cortical function in this region. This study aimed to (1) compare corticospinal excitability and intra-cortical mechanisms in the lower back region of M1 before and after a single session of lumbopelvic tilt motor learning task in healthy people and (2) compare these measures between two TMS coils and two methods of recruitment curve (RC) acquisition. Twenty-eight young participants (23.6 ± 4.6 years) completed a lumbopelvic tilting task involving three 5-min blocks. Single-pulse (RC from 70% to 150% of active motor threshold) and paired-pulse TMS measures (ICF, SICF and SICI) were undertaken before (using 2 coils: figure-of-8 and double cone) and after (using double cone coil only) training. RCs were also acquired using a traditional and rapid method. A significant increase in corticospinal excitability was found after training as measured by RC intensities, but this was not related to the RC slope. No significant differences were found for paired-pulse measures after training. Finally, there was good agreement between RC parameters when measured with the two different TMS coils or different acquisition methods (traditional vs. rapid). Changes in corticospinal excitability after a single session of lumbopelvic motor learning task are seen, but these changes are not explained by changes in intra-cortical mechanisms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».