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Enregistrement W4390665746 · doi:10.3389/fnhum.2023.1329097

Real-world characterization of vestibular contributions during locomotion

2024· article· en· W4390665746 sur OpenAlexafffund
Liam H. Foulger, Jesse M. Charlton, Jean‐Sébastien Blouin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMichael Smith Health Research BC
Mots-clésVestibular systemBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationTreadmillAnkleKinematicsPsychologyAudiologyMedicinePhysical therapyAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The vestibular system, which encodes our head movement in space, plays an important role in maintaining our balance as we navigate the environment. While in-laboratory research demonstrates that the vestibular system exerts a context-dependent influence on the control of balance during locomotion, differences in whole-body and head kinematics between indoor treadmill and real-world locomotion challenge the generalizability of these findings. Thus, the goal of this study was to characterize vestibular-evoked balance responses in the real world using a fully portable system. Methods While experiencing stochastic electrical vestibular stimulation (0–20 Hz, amplitude peak ± 4.5 mA, root mean square 1.25 mA) and wearing inertial measurement units (IMUs) on the head, low back, and ankles, 10 participants walked outside at 52 steps/minute (∼0.4 m/s) and 78 steps/minute (∼0.8 m/s). We calculated time-dependent coherence (a measure of correlation in the frequency domain) between the applied stimulus and the mediolateral back, right ankle, and left ankle linear accelerations to infer the vestibular control of balance during locomotion. Results In all participants, we observed vestibular-evoked balance responses. These responses exhibited phasic modulation across the stride cycle, peaking during the middle of the single-leg stance in the back and during the stance phase for the ankles. Coherence decreased with increasing locomotor cadence and speed, as observed in both bootstrapped coherence differences (p < 0.01) and peak coherence (low back: 0.23 ± 0.07 vs. 0.16 ± 0.14, p = 0.021; right ankle: 0.38 ± 0.12 vs. 0.25 ± 0.10, p < 0.001; left ankle: 0.33 ± 0.09 vs. 0.21 ± 0.09, p < 0.001). Discussion These results replicate previous in-laboratory studies, thus providing further insight into the vestibular control of balance during naturalistic movements and validating the use of this portable system as a method to characterize real-world vestibular responses. This study will help support future work that seeks to better understand how the vestibular system contributes to balance in variable real-world environments.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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