Visuotactile integration in individuals with fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
Our brain constantly integrates afferent information, such as visual and tactile information, to perceive the world around us. According to the maximum-likelihood estimation (MLE) model, imprecise information will be weighted less than precise, making the multisensory percept as precise as possible. Individuals with fibromyalgia (FM), a chronic pain syndrome, show alterations in the integration of tactile information. This could lead to a decrease in their weight in a multisensory percept or a general disruption of multisensory integration, making it less beneficial. To assess multisensory integration, 15 participants with FM and 18 pain-free controls performed a temporal-order judgment task in which they received pairs of sequential visual, tactile (unisensory conditions), or visuotactile (multisensory condition) stimulations on the index and the thumb of the non-dominant hand and had to determine which finger was stimulated first. The task enabled us to measure the precision and accuracy of the percept in each condition. Results indicate an increase in precision in the visuotactile condition compared to the unimodal conditions in controls only, although we found no intergroup differences. The observed visuotactile precision was correlated to the precision predicted by the MLE model in both groups, suggesting an optimal integration. Finally, the weights of the sensory information were not different between the groups; however, in the group with FM, higher pain intensity was associated with smaller tactile weight. This study shows no alterations of the visuotactile integration in individuals with FM, though pain may influence tactile weight in these participants.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».