Rapid Compensation for Noisy Voluntary Movements in Adults with Primary Tic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It has been proposed that tics and premonitory urges in primary tic disorders (PTD), like Tourette syndrome, are a manifestation of sensorimotor noise. However, patients with tics show no obvious movement imprecision in everyday life. One reason could be that patients have strategies to compensate for noise that disrupts performance (ie, noise that is task-relevant). OBJECTIVES: Our goal was to unmask effects of elevated sensorimotor noise on the variability of voluntary movements in patients with PTD. METHODS: We tested 30 adult patients with PTD (23 male) and 30 matched controls in a reaching task designed to unmask latent noise. Subjects reached to targets whose shape allowed for variability either in movement direction or extent. This enabled us to decompose variability into task-relevant versus less task-relevant components, where the latter should be less affected by compensatory strategies than the former. In alternating blocks, the task-relevant target dimension switched, allowing us to explore the temporal dynamics with which participants adjusted movement variability to changes in task demands. RESULTS: Both groups accurately reached to targets, and adjusted movement precision based on target shape. However, when task-relevant dimensions of the target changed, patients initially produced movements that were more variable than controls, before regaining precision after several reaches. This effect persisted across repeated changes in the task-relevant dimension across the experiment, and therefore did not reflect an effect of novelty, or differences in learning. CONCLUSIONS: Our results suggest that patients with PTD generate noisier voluntary movements compared with controls, but rapidly compensate according to current task demands. © 2024 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».