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Enregistrement W4412555909 · doi:10.1016/j.brainres.2025.149845

Motor imagery improves force control in older and young females

2025· article· en· W4412555909 sur OpenAlexafffund
Cori A Calkins, Sarah N. Kraeutner, Chris J. McNeil, Jennifer M. Jakobi

Notice bibliographique

RevueBrain Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMotor imageryPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMotor controlNeuroscienceMedicineElectroencephalographyBrain–computer interface

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A single session of MIT (20 min) improved force steadiness of young and older females. Therefore, MIT could be used to mitigate loss of force steadiness with aging, and should be considered a training modality that may be useful for improving functional ability. • The first to explore MIT on force steadiness and corticospinal excitability during a force tracking task. • One MIT session improves force steadiness in females and corticospinal excitability decreases in older females. • Motor imagery training can be a potential modality to maintain or improve force steadiness with aging. Motor imagery training (MIT) is the mental rehearsal of a motor task with no overt movement that enhances physical performance through adaptations in neural excitability. MIT may prime the motor system for physical execution. In older adults, with physical practice, force steadiness improves and changes are related to improved performance of functional tasks, and associated with adaptations in neural excitability. The purpose of this study was to determine if one session of MIT influences corticospinal excitability and improves force steadiness of isometric elbow flexion contractions in young and older female adults. To test the hypotheses that MIT would increase corticospinal excitability and improve isometric elbow flexion force steadiness to a greater extent in older compared to young females fourteen older (67–89 years old) and twenty-two younger (19–33 years old) participants were randomly assigned to a MIT group or Control group. Participants, in a block design, performed isometric elbow flexion contractions at 10 % of maximal force prior to and following MIT (training group) or no training (Control group). Elbow flexion contractions were performed in blocks 1, 3, and 5. MIT or documentary viewing was performed in blocks 2 and 4. Motor evoked potentials (MEPs) elicited by transcranial magnetic stimulation were collected within the last five seconds of each submaximal contraction. The MEPs were reduced in the older MIT group from block 1 to block 5 (p = 0.039) but not the young MIT group (p = 0.761). Force steadiness in the older (p = 0.005) and young (p = 0.001) females improved from baseline after 20 min of MIT. Older females improved force steadiness relative to the baseline to a greater extent than young females (older 8.44 % and young 5.0 %), and the improvements were significant in older females in the first 10 min. In older females, MIT primes the motor system and improves force steadiness earlier and to a greater extent than in young females.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,389 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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