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Enregistrement W4404919730 · doi:10.2139/ssrn.5036139

Posture Dependent Changes in Perceptual Threshold During Light Touch Foot Sole Stimulation

2024· preprint· en· W4404919730 sur OpenAlexaff
Justin Watts, Fraser MacRae, Sue Peters

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulationPerceptionFoot (prosody)PsychologyCommunicationPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Light touch sensitivity of the foot sole is typically measured when individuals are seated or lying down; yet, a critical function of the foot sole is to support cutaneous feedback during standing and walking activities. The objective of this study was to evaluate how individuals perceive light touch stimulation across the foot sole while in different postures including standing. METHODS: We measured light touch perceptual threshold (LTPT) in standing, seated, and supine postures in 19 volunteers (10 females, 9 males), using Semmes-Weinstein Monofilaments. Perceptual thresholds were calculated at three foot sole locations (1st metatarsal, lateral arch, and heel) in each posture. RESULTS: Perceptual thresholds were significantly higher in the standing condition compared to the seated and supine conditions across all foot locations; perceptual thresholds were significantly higher while seated compared to supine only at the heel and not at the lateral arch or 1st metatarsal. Our results demonstrate that postural changes significantly influence sensitivity across the foot sole. CONCLUSION: Performing perceptual threshold assessments of the foot sole while standing may offer more relevant insights into the capacity of foot sole cutaneous afferents to convey light touch information in conditions where such feedback plays a vital role in maintaining balance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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