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Enregistrement W4294316644 · doi:10.21203/rs.3.rs-2015476/v1

Neck Muscle Vibration Alters Cerebellar Processing Associated with Motor Skill Acquisition and Proprioception

2022· preprint· en· W4294316644 sur OpenAlexafffund
Hailey Tabbert, Bernadette Murphy, Ushani Ambalavanar

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProprioceptionSternocleidomastoid musclePhysical medicine and rehabilitationMedicineSomatosensory systemSensory systemVestibular systemStimulationNeck musclesAudiologyAnesthesiaPsychologyNeuroscienceSurgeryAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Long term changes in neck sensory feedback in those with neck pain impacts motor learning, proprioception, and cortical processing. However, it is unclear whether transient alterations in neck sensory input from vibration impact sensorimotor integration (SMI) and somatosensory processing following acquisition of a proprioceptive-based task. The purpose of this research was to determine the effects of neck muscle vibration on SMI and motor learning. 25 right-handed participants had electrical stimulation over the right median nerve to elicit short and middle latency somatosensory evoked potentials (SEPs) pre- and post-acquisition of a force matching tracking task. Following the pre-acquisition phase, controls (CONT) (n = 13, 6F) received 10 minutes of rest and the vibration group (VIB) (n = 12, 6F) received 10 minutes of 60Hz vibration on the right sternocleidomastoid and left cervical extensors. Task performance was measured 24 hours later to assess retention. Significant time by group interactions occurred for the N18 SEP peak (F (1, 23) = 6.475, p = 0.018, np2 = 0.220): where amplitudes increased by 58.74% in CONT and decreased by 21.77% in VIB and the N24 SEP Peak (F (1, 23) = 5.787, p = 0.025, np2 = 0.201): decreased by 14.05% in CONT and increased by 16.31% in VIB. Both groups demonstrated improvements in motor performance post-acquisition (F (1, 23) = 52.812, p < 0.001, np2 = 0.697) and at retention (F (1, 23) = 35.546, p < 0.001, np2 = 0.607). Group dependent changes in SEP peaks associated with cerebellar processing (N18 and N24) occurred post-acquisition suggesting differences in cerebellar-somatosensory pathways. This suggests that vibration altered proprioceptive inputs used to construct body schema.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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