Repeated unilateral handgrip contractions alter functional connectivity and improve contralateral limb response times
Notice bibliographique
Résumé
In humans, motor learning is underpinned by changes in sensorimotor network functional connectivity (FC). Unilateral contractions increase FC in the ipsilateral primary motor cortex (M1) and supplementary motor area (SMA); areas involved in motor planning and execution of the contralateral hand. Therefore, unilateral contractions are a promising approach to augment motor performance in the contralateral hand. In a within-participant, randomized, cross-over design, 15 right-handed adults had two magnetic resonance imaging (MRI) sessions, where functional-MRI and MR-Spectroscopic Imaging were acquired before and after repeated right-hand contractions at either 5% or 50% maximum voluntary contraction (MVC). Before and after scanning, response times (RTs) were determined in both hands. Nine minutes of 50% MVC contractions resulted in decreased handgrip force in the contracting hand, and decreased RTs and increased handgrip force in the contralateral hand. This improved motor performance in the contralateral hand was supported by significant neural changes: increased FC between SMA-SMA and increased FC between right M1 and right Orbitofrontal Cortex. At a neurochemical level, the degree of GABA decline in left M1, left and right SMA correlated with subsequent behavioural improvements in the left-hand. These results support the use of repeated handgrip contractions as a potential modality for improving motor performance in the contralateral hand.
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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 ».