A wearable system for experimental knee pain during real-world locomotion: habituation and motor adaptation
Notice bibliographique
Résumé
We developed a novel, wearable system that couples motion sensing and electrical stimulation in real time to study motor adaptation in new environments. In two experiments we established key information needed in the development of our system including 1) pain habituation patterns and motor adaptations to knee pain while walking, 2) a model of electrical stimulation magnitude as a function of pain perception, and 3) gait-phase-dependent modulation of pain intensity. Over three 10-minute walking bouts, we observed significant pain habituation (p<0.001) to the tonic electrical stimuli after 60-210 seconds. However, by interleaving rest periods (10:10 min stimulation to rest), pain intensity returned to initial values at the start of the subsequent walking bouts (p=0.417, p=0.043). Participants also exhibited consistent local motor adaptation to the painful stimuli, consisting of greater knee flexion (1-3 degrees) throughout the gait cycle (sig. comparisons p<0.012) and across the walking bouts. We used the method of constants to model the pain intensity-stimulation magnitude relationship over 400 stimuli. A linear model fit the data well for intensities >1/10, though a piecewise linear (Adj R 2 =0.874) or exponential model (Adj R 2 =0.869) was required to fit the perception data across the stimulus intensity range (0-5/10). Finally, participants did not report gait-phase dependent modulation of pain intensity while walking with tonic electrical stimulation. Our wearable system supports new motor adaptation experiments in novel contexts not previously possible. These results show the system induces localized pain perceptions and motor adaptations in complex movements (walking) while providing guidelines to structure future experimental pain studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».