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Enregistrement W4413115603 · doi:10.1371/journal.pone.0330129

Upper limb muscle reflexes in real and virtual environments: Insights into sensorimotor adaptations

2025· article· en· W4413115603 sur OpenAlexafffund
Daniel D. Hodgson, Brian H. Dalton, Tyler Cluff, Ryan M. Peters

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReflexPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceAnatomyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The mechanisms influencing neuromuscular adaptations in the upper limb within dynamic environments remain understudied, especially when exposed to altered visual and emotional conditions such as those simulated in virtual reality (VR). Here we utilize VR to manipulate visual feedback, inducing motion sickness and modulating sympathetic arousal, while assessing adaptations in sensorimotor integration in the upper extremity using electrically evoked and muscle stretch reflexes. METHODS: Eighteen healthy young adults experienced four experimental conditions while sustaining submaximal activation of their flexor carpi radialis (FCR) muscle by isometrically supporting a weighted load: baseline real-world (Pre-VR), stationary VR (VR-BL), dynamic VR with motion perception via a virtual rollercoaster ride (VR-C), and post-VR following re-entry to the real environment (Post-VR). Muscle activity was monitored via electromyography (EMG), while reflex activity was assessed using electrical (H-reflexes) and mechanically induced (noisy tendon vibration; NTV) reflexes in the FCR. Additionally, electrodermal activity (EDA) and psychosocial indicators of motion sickness (subjective questionnaires) were measured throughout. RESULTS: H-reflex amplitude was suppressed during VR-C, which persisted into Post-VR; whereas NTV-reflexes were unaffected across conditions. Sympathetic arousal (e.g., EDA) and motion sickness symptoms increased significantly during VR-C compared to Pre-VR, but rapidly returned to baseline Post-VR. EMG within the target muscle (FCR) as well as in the brachioradialis was maintained across conditions, though increased activation was observed in the biceps brachii beginning at the onset of VR immersion (VR-BL). DISCUSSION: These findings suggest suppression of spinal excitability (H-reflex) when the perception of motion (VR-C) was added to a stationary VR experience. Meanwhile, muscle spindle sensitivity (NTV-reflex) remained consistent, highlighting potential fusimotor adaptations to maintain sensorimotor function under altered visual and emotional states. Persistent H-reflex suppression post-VR indicates lingering neuromuscular effects of immersive VR, underscoring the need for further exploration of VR's implications for rehabilitation and virtual training environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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