Impaired Online and Enhanced Offline Motor Sequence Learning in Individuals with Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Whereas memory consolidation research has traditionally focused on longer temporal windows (i.e., hours to days) following an initial learning episode, recent research has also examined the functional significance of the shorter rest epochs interspersed with blocks of task practice (i.e., "micro-offline" intervals on the timescale of seconds to minutes). In the motor sequence learning (MSL) domain, evidence from young, healthy individuals suggests that micro-offline epochs afford a rapid consolidation process that is supported by the hippocampus. Consistent with these findings, amnesic patients with hippocampal damage were recently found to exhibit degraded micro-offline performance improvements. These offline losses were compensated for by larger performance gains during online practice. Given the known role of the striatum in online MSL, we hypothesized that individuals with dysfunction of the striatal system would exhibit impaired online, yet enhanced micro-offline, learning (i.e., a pattern of results opposite to that observed in patients with hippocampal damage). We tested this hypothesis using Parkinson's disease (PD) as a model of striatal dysfunction. Forty-two drug-naive individuals with a clinical diagnosis of unilateral PD and 30 healthy control subjects completed a MSL paradigm (participants included both men and women). Relative to age-similar controls, individuals with PD exhibited deficits during online task practice that were paralleled by greater improvements over micro-offline intervals. Results could not be explained by disease-related deficits in movement execution. These data suggest that striatal dysfunction disrupts online learning, yet total learning remains unchanged because of greater micro-offline performance improvements that potentially reflect hippocampal-mediated compensatory processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».