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Enregistrement W4414149244 · doi:10.1113/jp288632

Learning to stand with delays alters sensorimotor control but does not cause instability when returning to natural balance

2025· article· en· W4414149244 sur OpenAlexafffund
Liam H. Foulger, Xiyao Liu, Amin M. Nasrabadi, Calvin Z. Qiao, Mark G. Carpenter, Lyndia C. Wu, Jean‐Sébastien Blouin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBalance (ability)Control theory (sociology)Motor controlSensory systemAdaptabilityDynamic balanceControl (management)Ankle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To maintain a bipedal posture, humans must compensate for inherent sensorimotor delays from neural conduction times and electromechanical delays. Ageing and certain neurological disorders increase these delays, so it is crucial that we adapt our control of balance to compensate for the uncertainty associated with acting on sensory information from the past. Although humans can adapt to imposed delays of 400 ms, the mechanisms underlying the adaptation process remain unknown because gross balance instability or errors are absent when returning to balancing without delays. To investigate this, we used a robotic balance simulator to impose delays of 250 ms while participants balanced upright. We characterized and modelled the adjustments in motor commands required to adapt to the addition and removal of delays. Following 20 min of adaptation, participants successfully maintained their balance with the imposed delay. When the delay was abruptly removed, participants remained upright with minimal changes in their whole-body oscillations, but we observed transient (5-20 s) spectral power increases between 1 and 2 Hz in the net ankle torque and lower limb muscle activity. Our computational model revealed that increased sensorimotor gains led to spectral changes in the balance motor commands. Our results indicate that increased sensorimotor gains are necessary to adapt balance control to longer delays and that these gains remained transiently elevated after the removal of the delays without resulting in postural instability. This highlights the remarkable adaptability of human balance control, revealing that the nervous system can flexibly adjust sensorimotor strategies to maintain balance under changing conditions. KEY POINTS: The human nervous system can adapt to sensorimotor delays, allowing us to maintain balance even though there are delays between sensed stimuli and our corrective motor actions. While balancing on a robotic simulator, participants exposed to a 250 ms delay between their self-generated motor commands and resulting whole-body motion exhibited initial difficulty maintaining balance and increased muscle (co)activation but adapted within minutes of exposure. Despite no postural instability following the abrupt removal of the 250 ms delay, participants exhibited transient (5-20 s) increases in leg muscle activation and ankle torque power (1-2 Hz). These changes in the neuromuscular control of balance after delay removal suggest increased sensitivity to sensory feedback, as supported by a computational model representing key physiological features of balance control. By revealing how the brain adapts when facing rapidly changing environments, our results highlight the flexibility of the neural control of balance to ensure robust bipedal stability.

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 seuil0,006

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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