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Enregistrement W4413765384 · doi:10.1016/j.clinph.2025.2110988

Lower-limb express visuomotor responses are spared in Parkinson’s disease during step initiation from a stable position

2025· article· en· W4413765384 sur OpenAlexaff
Lucas Billen, Jorik Nonnekes, Brian D. Corneil, Vivian Weerdesteyn

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesRadboud Universitair Medisch Centrum
Mots-clésParkinson's diseaseNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyDiseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While motor impairments in Parkinson's Disease are well-studied, less is known about how people with Parkinson's Disease (PwPD) can nevertheless rapidly transform vision into action. These transformations can be studied by measuring express visuomotor responses (EVRs), which are stimulus-directed bursts of muscle activity thought to originate from the superior colliculus, reaching the periphery via the tecto-reticulospinal pathway. METHODS: We examined EVRs in the lower limbs during goal-directed step initiation in 20 PwPD and 20 healthy controls (HC). As lower-limb EVRs in the young have been shown to interact with postural control - which are often affected in PwPD - we manipulated postural demands by varying stance width and target location. RESULTS: Under low postural demand, both groups expressed consistent EVRs. EVR magnitudes were significantly higher in PwPD, yet decreased with greater disease severity. Under high postural demands, EVRs were suppressed and followed by strong anticipatory postural adjustments, which were smaller in PwPD compared to HC. CONCLUSIONS: The circuit mediating EVRs may be upregulated in early PD to compensate for motor deficits experienced in daily life, but becomes progressively impaired as PD advances. SIGNIFICANCE: These findings provide novel insight into the neural underpinnings of rapid stepping in health and disease.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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