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Enregistrement W4295517439 · doi:10.1371/journal.pone.0269851

Transcranial direct current stimulation leads to faster acquisition of motor skills, but effects are not maintained at retention

2022· article· en· W4295517439 sur OpenAlexafffund
Nirsan Kunaratnam, Tyler M. Saumer, Giovanna Kuan, Zacharie Holmes, Dana Swarbrick, Alex Kiss, George Mochizuki, Joyce L. Chen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationYork UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesSunnybrook Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationDreyfus model of skill acquisitionMotor learningMotor skillPsychologyMotor cortexPhysical medicine and rehabilitationPrimary motor cortexAudiologyIsometric exerciseStimulationMedicinePhysical therapyDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practice is required to improve one's shooting technique in basketball or to play a musical instrument well. Learning these motor skills may be further enhanced by transcranial direct current stimulation (tDCS). We aimed to investigate whether tDCS leads to faster attainment of a motor skill, and to confirm prior work showing it improves skill acquisition and retention performance. Fifty-two participants were tested; half received tDCS with the anode on primary motor cortex and cathode on the contralateral forehead while concurrently practicing a sequential visuomotor isometric pinch force task on Day 1, while the other half received sham tDCS during practice. On Day 2, retention of the skill was tested. Results from a Kaplan-Meier survival analysis showed that participants in the anodal group attained a pre-defined target level of skill faster than participants in the sham group (χ2 = 9.117, p = 0.003). Results from a nonparametric rank-based regression analysis showed that the rate of improvement was greater in the anodal versus sham group during skill acquisition (F(1,249) = 5.90, p = 0.016), but there was no main effect of group or time. There was no main effect of group or time, or group by time interaction when comparing performance at the end of acquisition to retention. These findings suggest anodal tDCS improves performance more quickly during skill acquisition but does not have additional benefits on motor learning after a period of rest.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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