Exploring brain activation during a buttoning task in adults: A functional near infrared spectroscopy investigation
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Notice bibliographique
Résumé
The ability to complete activities of daily living (ADLs) is an important part of daily life and can promote well-being and independence. There is currently limited knowledge of brain activity during ADLs (e.g. dressing tasks). Previous studies explored brain activity during dressing using functional magnetic resonance imaging (fMRI); however, the supine position during fMRI is not a natural dressing posture and may impact findings. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a promising method of data collection as it can investigate brain activity in a natural state (sitting) during dressing. In this study, to understand brain activity during buttoning in unimpaired adults, twenty participants (25–65 years) completed an upper extremity task of buttoning in three 20 s repetitions with 15 s rest in between each activity block. Brain activation patterns were recorded using fNIRS over the prefrontal, premotor, supplementary motor, sensorimotor, and posterior parietal cortices. Compared to the resting period, significantly higher activation during the activity block was observed in all recorded regions but the posterior parietal cortex. Understanding brain activity in unimpaired adults during the performance of activities of daily living is a critical first-step for investigating brain activation in different clinical populations. • Brain activity when completing a daily task such as dressing has not previously been investigated. • Functional near infrared spectroscopy measures brain activity during dressing in a natural state. • Brain activity increased within several sensorimotor cortical areas when buttoning a shirt. • No increased brain activity was observed within cortical areas related to spatial orientation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle