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Enregistrement W4391030692 · doi:10.31083/j.jin2301010

Subclinical Neck Pain Leads to Differential Changes in Early Somatosensory Evoked Potentials in Response to a Novel Force Matching Tracking Task

2024· article· en· W4391030692 sur OpenAlexaff
Ushani Ambalavanar, Paul Yielder, Heather S. McCracken, Hailey Tabbert, Bernadette Murphy

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesAustralian Spinal Research FoundationNCMIC Foundation
Mots-clésProprioceptionAnalysis of varianceMedicineAudiologySomatosensory systemThumbPhysical medicine and rehabilitationHabituationNeck painPsychologyPhysical therapyNeuroscienceInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Neural adaptions in response to sensorimotor tasks are impaired in those with untreated, recurrent mild-to-moderate neck pain (subclinical neck pain (SCNP)), due to disordered central processing of afferent information (e.g., proprioception). Neural adaption to force modulation, a sensorimotor skill reliant on accurate proprioception, is likely to be impaired in those with SCNP. This study examined changes in somatosensory evoked potential (SEP) peak amplitudes following the acquisition of a novel force matching tracking task (FMTT) in those with SCNP compared to non-SCNP. Methods: 40 (20 female (F) & 20 male (M); average age (standard deviation, SD): 21.6 (3.01)) right-handed participants received controlled electrical stimulation at 2.47 Hz and 4.98 Hz (averaged 1000 sweeps/frequency) over the right-median nerve, to elicit SEPs before and after FMTT acquisition. Participants used their right thumb to match a series of force profiles that were calibrated to their right thumb (abductor pollicis brevis muscle) strength. To determine if motor learning was impacted, retention was assessed 24 to 48 hours later. Outliers were removed before running independent t-tests on normalized SEP peak amplitudes, and repeated measures analysis of variance (ANOVA) with planned contrasts on absolute and normalized motor performance accuracy. Benjamini-hochberg test was used to correct for multiple independent SEP comparisons. Results: SEP peaks: N18 (t(29.058) = 2.031, p = 0.026), N20 (t(35) = –5.460, p < 0.001), and P25 (t(33) = –2.857, p = 0.004) had group differences. Motor performance: Absolute error (n = 38) had a main effect of time, and significant pre-and post-acquisition contrast for time (both p < 0.001). Conclusions: Group differences in the olivary-cerebellar pathway (N18), and cortical processing at the somatosensory cortex (N20 and P25), suggests that SCNP alters cortical and cerebellar processing compared to non-SCNP in response to FMTT acquisition. The sensory-motor integration differences in the SCNP group suggests that those with SCNP may rely more on feedback loops for discrete sensorimotor tasks dependent on proprioception. Early SEP changes may be used as a marker for altered neuroplasticity in the context of motor skill acquisition of a novel discrete FMTT in those with SCNP.

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)0,002
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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