Corticospinal Excitability Quantification During a Visually-Guided Precision Walking Task in Humans: Potential for Neurorehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
The corticospinal tract has been shown to be involved in normal walking in humans. However, its contribution during more challenging locomotor tasks is still unclear. As the corticospinal tract can be a potential target to promote gait recovery after neurological injury, it is of primary importance to quantify its use during human walking. The aims of the current study were to: (1) quantify the effects of precision walking on corticospinal excitability as compared to normal walking; (2) assess if corticospinal modulation is related to task difficulty or participants’ performance. Sixteen healthy participants walked on a treadmill during 2 tasks: regular walking (simple task) and stepping onto virtual targets (precision task). Virtual targets appeared randomly at 3 different step lengths: preferred, and ±20%. To assess corticospinal excitability, 25 motor evoked potentials (MEPs) were recorded from the tibialis anterior muscle in each task during walking. Performance for each participant (global success score; % of target hit) and task difficulty related to step length adjustments (success score for each step length) were also calculated. MEP size was larger during the precision task in all participants (mean increase of 93% ± 72%; P < .05) compared to the simple task. There was a correlation between MEP facilitation and individual performance ( r = −.64; P < .05), but no difference in MEP size associated with task difficulty ( P > .05). In conclusion, corticospinal excitability exhibits a large increase during the precision task. This effect needs to be confirmed in neurological populations to potentially provide a simple and non-invasive approach to increase corticospinal drive during gait rehabilitation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».