The heating rate matters! contact heat evoked potentials in musicians and non-musicians
Notice bibliographique
Résumé
Classical musical training requires extreme levels of fine motor control, resulting in adaptive neuroplastic alterations in professional musicians. Additionally, musicians have a high prevalence of pain syndromes, which makes them an interesting group to research the influence of neuroplasticity on nociception. This report consists of two parts. Firstly, we present the results of a preliminary study comparing musicians and non-musicians with respect to their cortical responses to noxious heat stimuli at their hands and feet, using contact heat evoked potentials (CHEPs). Secondly, we quantitatively discuss the influence of the heating rates of two different stimulation devices on CHEPs when applying the exact same settings. For this, we measured the temperature curves of the devices’ stimuli and connected their respective heating rates to the resulting CHEPs. Musicians showed a significantly larger <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM1"><mml:msub><mml:mi>N</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub></mml:math> latency difference between hands and feet (20.86 ms, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM2"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn>0.0045</mml:mn></mml:math> ), compared to non-musicians. Additionally, we found that, despite the exact same settings, different stimulation devices produced considerably different temperature curves. The resulting time difference between the stimulation devices of 104.78 ms explains the latency difference of the CHEPs produced by the respective device of 104.09 ms extremely well. This study underlines that musicians are an interesting model for neuroplasticity regarding nociception, as they respond differently to nociceptive stimuli. Moreover, it contributes to the understanding of the connection between a stimulation device’s heating rate and the resulting CHEPs, an important finding that has never been quantified before but has considerable consequences on the comparability of results.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».