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Enregistrement W4366605428 · doi:10.3791/65212

Combined Peripheral Nerve Stimulation and Controllable Pulse Parameter Transcranial Magnetic Stimulation to Probe Sensorimotor Control and Learning

2023· article· en· W4366605428 sur OpenAlexaff
Kylee R. Graham, Kara D. Hayes, Sean K. Meehan

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationNeuroscienceMotor cortexPrimary motor cortexStimulus (psychology)StimulationPsychologyAfferentMotor systemSensory systemCholinergicMotor controlCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skilled motor ability depends on efficiently integrating sensory afference into the appropriate motor commands. Afferent inhibition provides a valuable tool to probe the procedural and declarative influence over sensorimotor integration during skilled motor actions. This manuscript describes the methodology and contributions of short-latency afferent inhibition (SAI) for understanding sensorimotor integration. SAI quantifies the effect of a convergent afferent volley on the corticospinal motor output evoked by transcranial magnetic stimulation (TMS). The afferent volley is triggered by the electrical stimulation of a peripheral nerve. The TMS stimulus is delivered to a location over the primary motor cortex that elicits a reliable motor-evoked response in a muscle served by that afferent nerve. The extent of inhibition in the motor-evoked response reflects the magnitude of the afferent volley converging on the motor cortex and involves central GABAergic and cholinergic contributions. The cholinergic involvement in SAI makes SAI a possible marker of declarative-procedural interactions in sensorimotor performance and learning. More recently, studies have begun manipulating the TMS current direction in SAI to tease apart the functional significance of distinct sensorimotor circuits in the primary motor cortex for skilled motor actions. The ability to control additional pulse parameters (e.g., the pulse width) with state-of-the-art controllable pulse parameter TMS (cTMS) has enhanced the selectivity of the sensorimotor circuits probed by the TMS stimulus and provided an opportunity to create more refined models of sensorimotor control and learning. Therefore, the current manuscript focuses on SAI assessment using cTMS. However, the principles outlined here also apply to SAI assessed using conventional fixed pulse width TMS stimulators and other forms of afferent inhibition, such as long-latency afferent inhibition (LAI).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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