Evaluation of reusable cardboard box designs: Biomechanical and perceptual aspects

Reusable cardboard boxes can be ergonomically designed for internal transportation of dry products in industrial settings. In this study we compared the effects of handling a regular commercial box and two cardboard prototypes on upper limb postures through the evaluation of movements, myoelectrical activity, perceived grip acceptability and capacity for reuse. The ergonomic designs provided a more acceptable grip, safer wrist and elbow movements and lower wrist extensors and biceps activity. Biomechanical disadvantages were observed only for one of the prototypes when handling to high surface. The prototypes were durable and suitable for extensive reuse (more than 2000 handlings) in internal industrial transportation. Despite being slightly more expensive than regular cardboard, the prototypes showed good cost-benefit considering their high durability. Relevance to industry: Cardboard boxes can be efficiently redesigned for allowing safer upper limb movements and lower muscle workload in manual materials handling. New designs can also be extensively reused for internal industrial transportation with good cost-benefit. © 2012 Elsevier B.V.

Ethopharmacological analysis of the open elevated plus-maze in mice

Exposure of rodents to an open elevated plus-maze (oEPM) elicits antinociception and increases plasma corticosterone levels. However, no studies have yet assessed the defensive behaviour repertoire of animals in this modified test. In Experiment 1, factor analysis was employed to characterise the behavioural profile of mice exposed to the oEPM. Experiments 2 and 3 assessed the effects of acute alprazolam (0.5-1.5. mg/kg; diazepam 0.5-1.5. mg/kg), pentylenetetrazole (10.0-30.0. mg/kg), yohimbine (2.0-6.0. mg/kg), mCPP (0.3-3.0. mg/kg), and acute and chronic fluoxetine (10.0-30.0. mg/kg) and imipramine (1.0-15.0. mg/kg) on behaviours identified in Experiment 1. The factor analyses revealed that behaviour in the oEPM can largely (77% total variance) be accounted for in terms of 3 factors: factor 1 ('. depth exploration'; e.g. head-dipping on the arms), factor 2 ('. cautious exploration of arms'; e.g. flatback approach), and factor 3 ('. risk assessment'; stretched attend postures - SAP). Experiments 2 and 3 showed that, over the dose range used, alprazolam selectively attenuated all measures of defensiveness. Similar, though more modest, effects were seen with diazepam. Confirming the intensity of the emotional response to the oEPM (nociceptive, endocrine and behavioural), relatively few significant behavioural changes were seen in response to the anxiogenic compounds tested. Although acute fluoxetine or imipramine treatment failed to modify behaviour in the oEPM, chronic fluoxetine (but not chronic imipramine) attenuated total flat back approach and increased head dipping outside the central square. Together, the results indicate that the oEPM induces behavioural defensive responses that are sensitive to alprazolam and chronic fluoxetine. © 2013 Elsevier B.V.

Análise do Comportamento Eletromiográfico dos Músculos Estabilizadores Primários e a Relação com a Capacidade Física Funcional de Indivíduos Assintomáticos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Untersuchungen zur Visuomotorik des Menschen

Motorische Bewegungen werden über die visuelle Rückmeldung auf ihre Genauigkeit kontrolliert und ggf. korrigiert. Über einen technischen Eingriff, wie beispielsweise einer Prismenbrille, kann man eine Differenz zwischen optisch wahrgenommener und haptisch erlebter Umwelt erzeugen, um die Fähigkeiten des visuomotorischen Systems zu testen. In dieser Arbeit wurde eine computergestützte Methode entwickelt, eine solche visuomotorische Differenz zu simulieren. Die Versuchspersonen führen eine ballistische Bewegung mit Arm und Hand aus in der Absicht, ein vorgegebenes Ziel zu treffen. Die Trefferpunkte werden durch einen Computer mit Hilfe eines Digitalisierungstablettes aufgenommen. Die visuelle Umwelt, welche den Versuchspersonen präsentiert wird, ist auf einem Monitor dargestellt. Das Monitorabbild – ein Kreuz auf weißem Hintergrund – betrachten die Testpersonen über einen Spiegel. Dieser ist in einem entsprechenden Winkel zwischen Monitor und Digitalisierungstablett angebracht, so dass das Zielbild auf dem Digitalisierungstablett projiziert wird. Die Testpersonen nehmen das Zielkreuz auf dem Digitalisierungstablett liegend wahr. Führt die Versuchsperson eine Zielbewegung aus, können die aufgenommenen Koordinaten als Punkte auf dem Monitor dargestellt werden und die Testperson erhält über diese Punktanzeige ein visuelles Feedback ihrer Bewegung. Der Arbeitsbereich des Digitalisierungstabletts kann über den Computer eingerichtet und so motorische Verschiebungen simuliert werden. Die verschiedenartigen Möglichkeiten dieses Aufbaus wurden zum Teil in Vorversuchen getestet um Fragestellungen, Methodik und technische Einrichtungen aufeinander abzustimmen. Den Hauptversuchen galt besonderes Interesse an der zeitlichen Verzögerung des visuellen Feedbacks sowie dem intermanuellen Transfer. Hierbei ergaben sich folgende Ergebnisse: ● Die Versuchspersonen adaptieren an eine räumlich verschobene Umwelt. Der Adaptationsverlauf lässt sich mit einer Exponentialfunktion mathematisch berechnen und darstellen. ● Dieser Verlauf ist unabhängig von der Art des visuellen Feedbacks. Die Beobachtung der Handbewegung während der Adaptation zeigt die gleiche Zielabfolge wie eine einfache Punktprojektion, die den Trefferort der Bewegung darstellt. ● Der exponentielle Verlauf der Adaptationsbewegung ist unabhängig von den getesteten zeitlichen Verzögerungen des visuellen Feedbacks. ● Die Ergebnisse des Folgeeffektes zeigen, dass bei zunehmender zeitlicher Verzögerung des visuellen Feedbacks während der Adaptationsphase, die Größe des Folgeeffektwertes geringer wird, d.h. die anhaltende Anpassungsleistung an eine visuomotorische Differenz sinkt. ● Die Folgeeffekte weisen individuelle Eigenheiten auf. Die Testpersonen adaptieren verschieden stark an eine simulierte Verschiebung. Ein Vergleich mit den visuomotorischen Herausforderungen im Vorleben der Versuchspersonen ließ vermuten, dass das visuomotorische System des Menschen trainierbar ist und sich - je nach Trainingszustand – unterschiedlich an wahrgenommene Differenzen anpasst. ● Der intermanuelle Transfer konnte unter verschiedenen Bedingungen nachgewiesen werden. ● Ein deutlich stärkerer Folgeeffekt kann beobachtet werden, wenn die wahrgenommene visuomotorische Differenz zwischen Ziel und Trefferpunkt in eine Gehirnhälfte projiziert wird und der Folgeeffekt mit der Hand erfolgt, welche von dieser Hirnhemisphäre gesteuert wird. Der intermanuelle Transfer wird demnach begünstigt, wenn die visuelle Projektion der Fehlerbeobachtung in die Gehirnhälfte erfolgt, die während der Adaptationsphase motorisch passiv ist.

Coding of reaching in 3-D space

Many psychophysical studies suggest that target depth and direction during reaches are processed independently, but the neurophysiological support to this view is so far limited. Here, we investigated the representation of reach depth and direction by single neurons in an area of the medial posterior parietal cortex (V6A). Single-unit activity was recorded from V6A in two Macaca fascicularis monkeys performing a fixation-to-reach task to targets at different depths and directions. We found that in a substantial percentage of V6A neurons depth and direction signals jointly influenced fixation, planning and arm movement-related activity in 3D space. While target depth and direction were equally encoded during fixation, depth tuning became stronger during arm movement planning, execution and target holding. The spatial tuning of fixation activity was often maintained across epochs, and this occurred more frequently in depth. These findings support for the first time the existence of a common neural substrate for the encoding of target depth and direction during reaching movements in the posterior parietal cortex. Present results also highlight the presence in V6A of several types of cells that process independently or jointly eye position and arm movement planning and execution signals in order to control reaches in 3D space. It is possible that depth and direction influence also the metrics of the reach action and that this effect on the reach kinematic variables can account for the spatial tuning we found in V6A neural activity. For this reason, we recorded and analyzed behavioral data when one monkey performed reaching movements in 3-D space. We evaluated how the target spatial position, in particular target depth and target direction, affected the kinematic parameters and trajectories describing the motor action properties.

Diffusion of nitric oxide can facilitate cerebellar learning: A simulation study

The gaseous second messenger nitric oxide (NO), which readily diffuses in brain tissue, has been implicated in cerebellar long-term depression (LTD), a form of synaptic plasticity thought to be involved in cerebellar learning. Can NO diffusion facilitate cerebellar learning? The inferior olive (IO) cells, which provide the error signals necessary for modifying the granule cell–Purkinje cell (PC) synapses by LTD, fire at ultra-low firing rates in vivo, rarely more than 2–4 spikes within a second. In this paper, we show that NO diffusion can improve the transmission of sporadic IO error signals to PCs within cerebellar cortical functional units, or microzones. To relate NO diffusion to adaptive behavior, we add NO diffusion and a “volumic” LTD learning rule, i.e., a learning rule that depends both on the synaptic activity and on the NO concentration at the synapse, to a cerebellar model for arm movement control. Our results show that biologically plausible diffusion leads to an increase in information transfer of the error signals to the PCs when the IO firing rate is ultra-low. This, in turn, enhances cerebellar learning as shown by improved performance in an arm-reaching task.

Pain differs from non-painful attention-demanding or stressful tasks in its effect on postural control patterns of trunk muscles

Pain changes postural activation of the trunk muscles. The cause of these changes is not known but one possibility relates to the information processing requirements and the stressful nature of pain. This study investigated this possibility by evaluating electromyographic activity (EMG) of the deep and superficial trunk muscles associated with voluntary rapid arm movement. Data were collected from control trials, trials during low back pain (LBP) elicited by injection of hypertonic saline into the back muscles, trials during a non-painful attention-demanding task, and during the same task that was also stressful. Pain did not change the reaction time (RT) of the movement, had variable effects on RT of the superficial trunk muscles, but consistently increased RT of the deepest abdominal muscle. The effect of the attention-demanding task was opposite: increased RT of the movement and the superficial trunk muscles but no effect on RT of the deep trunk muscles. Thus, activation of the deep trunk muscles occurred earlier relative to the movement. When the attention-demanding task was made stressful, the RT of the movement and superficial trunk muscles was unchanged but the RT of the deep trunk muscles was increased. Thus, the temporal relationship between deep trunk muscle activation and arm movement was restored. This means that although postural activation of the deep trunk muscles is not affected when central nervous system resources are limited, it is delayed when the individual is also under stress. However, a non-painful attention-demanding task does not replicate the effect of pain on postural control of the trunk muscles even when the task is stressful.

Novel strategies in feedforward adaptation to a position-dependent perturbation

To investigate the control mechanisms used in adapting to position-dependent forces, subjects performed 150 horizontal reaching movements over 25 cm in the presence of a position-dependent parabolic force field (PF). The PF acted only over the first 10 cm of the movement. On every fifth trial, a virtual mechanical guide (double wall) constrained subjects to move along a straight-line path between the start and target positions. Its purpose was to register lateral force to track formation of an internal model of the force field, and to look for evidence of possible alternative adaptive strategies. The force field produced a force to the right, which initially caused subjects to deviate in that direction. They reacted by producing deviations to the left, into the force field, as early as the second trial. Further adaptation resulted in rapid exponential reduction of kinematic error in the latter portion of the movement, where the greatest perturbation to the handpath was initially observed, whereas there was little modification of the handpath in the region where the PF was active. Significant force directed to counteract the PF was measured on the first guided trial, and was modified during the first half of the learning set. The total force impulse in the region of the PF increased throughout the learning trials, but it always remained less than that produced by the PF. The force profile did not resemble a mirror image of the PF in that it tended to be more trapezoidal than parabolic in shape. As in previous studies of force-field adaptation, we found that changes in muscle activation involved a general increase in the activity of all muscles, which increased arm stiffness, and selectively-greater increases in the activation of muscles which counteracted the PF. With training, activation was exponentially reduced, albeit more slowly than kinematic error. Progressive changes in kinematics and EMG occurred predominantly in the region of the workspace beyond the force field. We suggest that constraints on muscle mechanics limit the ability of the central nervous system to employ an inverse dynamics model to nullify impulse-like forces by generating mirror-image forces. Consequently, subjects adopted a strategy of slightly overcompensating for the first half of the force field, then allowing the force field to push them in the opposite direction. Muscle activity patterns in the region beyond the boundary of the force field were subsequently adjusted because of the relatively-slow response of the second-order mechanics of muscle impedance to the force impulse.

Are the changes in postural control associated with low back pain caused by pain interference?

Background: Voluntary limb movements are associated with involuntary and automatic postural adjustments of the trunk muscles. These postural adjustments occur prior to movement and prevent unwanted perturbation of the trunk. In low back pain, postural adjustments of the trunk muscles are altered such that the deep trunk muscles are consistently delayed and the superficial trunk muscles are sometimes augmented. This alteration of postural adjustments may reflect disruption of normal postural control imparted by reduced central nervous system resources available during pain, so-called pain interference, or reflect adoption of an alternate postural adjustment strategy. Methods: We aimed to clarify this by recording electromyographic activity of the upper (obliquus extemus) and lower (transversus abdominis/obliquus internus) abdominal muscles during voluntary arm movements that were coupled with painful cutaneous stimulation at the low back. If the effect of pain on postural adjustments is caused by pain interference, it should be greatest at the onset of the stimulus, should habituate with repeated exposure, and be absent immediately when the threat of pain is removed. Sixteen patients performed 30 forward movements of the right arm in response to a visual cue (control). Seventy trials were then conducted in which arm movement was coupled with pain (pain trials) and then a further 70 trials were conducted without the pain stimulus (no pain trials). Results: There was a gradual and increasing delay of transversus abdominis/obliquus internus electromyograph and augmentation of obliquus externus during the pain trials, both of which gradually returned to control values during the no pain trials. Conclusion: The results suggest that altered postural adjustments of the trunk muscles during pain are not caused by pain interference but are likely to reflect development and adoption of an alternate postural adjustment strategy, which may serve to limit the amplitude and velocity of trunk excursion caused by arm movement.

Mécanismes psychophysiques et neuronaux de la compensation dynamique de multiples champs de force : facilitation et anticipation liée à des indices de couleur

Dans cette thèse, nous abordons le contrôle moteur du mouvement du coude à travers deux approches expérimentales : une première étude psychophysique a été effectuée chez les sujets humains, et une seconde implique des enregistrements neurophysiologiques chez le singe. Nous avons recensé plusieurs aspects non résolus jusqu’à présent dans l’apprentissage moteur, particulièrement concernant l’interférence survenant lors de l’adaptation à deux ou plusieurs champs de force anti-corrélés. Nous avons conçu un paradigme où des stimuli de couleur aident les sujets à prédire la nature du champ de force externe actuel avant qu’ils ne l’expérimentent physiquement durant des mouvements d’atteinte. Ces connaissances contextuelles faciliteraient l’adaptation à des champs de forces en diminuant l’interférence. Selon le modèle computationnel de l’apprentissage moteur MOSAIC (MOdular Selection And Identification model for Control), les stimuli de couleur aident les sujets à former « un modèle interne » de chaque champ de forces, à s’en rappeler et à faire la transition entre deux champs de force différents, sans interférence. Dans l’expérience psychophysique, quatre groupes de sujets humains ont exécuté des mouvements de flexion/extension du coude contre deux champs de forces. Chaque force visqueuse était associée à une couleur de l’écran de l’ordinateur et les deux forces étaient anti-corrélées : une force résistante (Vr) a été associée à la couleur rouge de l’écran et l’autre, assistante (Va), à la couleur verte de l’écran. Les deux premiers groupes de sujets étaient des groupes témoins : la couleur de l’écran changeait à chaque bloc de 4 essais, tandis que le champ de force ne changeait pas. Les sujets du groupe témoin Va ne rencontraient que la force assistante Va et les sujets du groupe témoin Vr performaient leurs mouvements uniquement contre une force résistante Vr. Ainsi, dans ces deux groupes témoins, les stimuli de couleur n’étaient pas pertinents pour adapter le mouvement et les sujets ne s’adaptaient qu’à une seule force (Va ou Vr). Dans les deux groupes expérimentaux, cependant, les sujets expérimentaient deux champs de forces différents dans les différents blocs d’essais (4 par bloc), associés à ces couleurs. Dans le premier groupe expérimental (groupe « indice certain », IC), la relation entre le champ de force et le stimulus (couleur de l’écran) était constante. La couleur rouge signalait toujours la force Vr tandis que la force Va était signalée par la couleur verte. L’adaptation aux deux forces anti-corrélées pour le groupe IC s’est avérée significative au cours des 10 jours d’entraînement et leurs mouvements étaient presque aussi bien ajustés que ceux des deux groupes témoins qui n’avaient expérimenté qu’une seule des deux forces. De plus, les sujets du groupe IC ont rapidement démontré des changements adaptatifs prédictifs dans leurs sorties motrices à chaque changement de couleur de l’écran, et ceci même durant leur première journée d’entraînement. Ceci démontre qu’ils pouvaient utiliser les stimuli de couleur afin de se rappeler de la commande motrice adéquate. Dans le deuxième groupe expérimental, la couleur de l’écran changeait régulièrement de vert à rouge à chaque transition de blocs d’essais, mais le changement des champs de forces était randomisé par rapport aux changements de couleur (groupe « indice-incertain », II). Ces sujets ont pris plus de temps à s’adapter aux champs de forces que les 3 autres groupes et ne pouvaient pas utiliser les stimuli de couleurs, qui n’étaient pas fiables puisque non systématiquement reliés aux champs de forces, pour faire des changements prédictifs dans leurs sorties motrices. Toutefois, tous les sujets de ce groupe ont développé une stratégie ingénieuse leur permettant d’émettre une réponse motrice « par défaut » afin de palper ou de sentir le type de la force qu’ils allaient rencontrer dans le premier essai de chaque bloc, à chaque changement de couleur. En effet, ils utilisaient la rétroaction proprioceptive liée à la nature du champ de force afin de prédire la sortie motrice appropriée pour les essais qui suivent, jusqu’au prochain changement de couleur d’écran qui signifiait la possibilité de changement de force. Cette stratégie était efficace puisque la force demeurait la même dans chaque bloc, pendant lequel la couleur de l’écran restait inchangée. Cette étude a démontré que les sujets du groupe II étaient capables d’utiliser les stimuli de couleur pour extraire des informations implicites et explicites nécessaires à la réalisation des mouvements, et qu’ils pouvaient utiliser ces informations pour diminuer l’interférence lors de l’adaptation aux forces anti-corrélées. Les résultats de cette première étude nous ont encouragés à étudier les mécanismes permettant aux sujets de se rappeler d’habiletés motrices multiples jumelées à des stimuli contextuels de couleur. Dans le cadre de notre deuxième étude, nos expériences ont été effectuées au niveau neuronal chez le singe. Notre but était alors d’élucider à quel point les neurones du cortex moteur primaire (M1) peuvent contribuer à la compensation d’un large éventail de différentes forces externes durant un mouvement de flexion/extension du coude. Par cette étude, nous avons testé l’hypothèse liée au modèle MOSAIC, selon laquelle il existe plusieurs modules contrôleurs dans le cervelet qui peuvent prédire chaque contexte et produire un signal de sortie motrice approprié pour un nombre restreint de conditions. Selon ce modèle, les neurones de M1 recevraient des entrées de la part de plusieurs contrôleurs cérébelleux spécialisés et montreraient ensuite une modulation appropriée de la réponse pour une large variété de conditions. Nous avons entraîné deux singes à adapter leurs mouvements de flexion/extension du coude dans le cadre de 5 champs de force différents : un champ nul ne présentant aucune perturbation, deux forces visqueuses anti-corrélées (assistante et résistante) qui dépendaient de la vitesse du mouvement et qui ressemblaient à celles utilisées dans notre étude psychophysique chez l’homme, une force élastique résistante qui dépendait de la position de l’articulation du coude et, finalement, un champ viscoélastique comportant une sommation linéaire de la force élastique et de la force visqueuse. Chaque champ de force était couplé à une couleur d’écran de l’ordinateur, donc nous avions un total de 5 couleurs différentes associées chacune à un champ de force (relation fixe). Les singes étaient bien adaptés aux 5 conditions de champs de forces et utilisaient les stimuli contextuels de couleur pour se rappeler de la sortie motrice appropriée au contexte de forces associé à chaque couleur, prédisant ainsi leur sortie motrice avant de sentir les effets du champ de force. Les enregistrements d’EMG ont permis d’éliminer la possibilité de co-contractions sous-tendant ces adaptations, étant donné que le patron des EMG était approprié pour compenser chaque condition de champ de force. En parallèle, les neurones de M1 ont montré des changements systématiques dans leurs activités, sur le plan unitaire et populationnel, dans chaque condition de champ de force, signalant les changements requis dans la direction, l’amplitude et le décours temporel de la sortie de force musculaire nécessaire pour compenser les 5 conditions de champs de force. Les changements dans le patron de réponse pour chaque champ de force étaient assez cohérents entre les divers neurones de M1, ce qui suggère que la plupart des neurones de M1 contribuent à la compensation de toutes les conditions de champs de force, conformément aux prédictions du modèle MOSAIC. Aussi, cette modulation de l’activité neuronale ne supporte pas l’hypothèse d’une organisation fortement modulaire de M1.

Mécanismes psychophysiques et neuronaux de la compensation dynamique de multiples champs de force : facilitation et anticipation liée à des indices de couleur

Dans cette thèse, nous abordons le contrôle moteur du mouvement du coude à travers deux approches expérimentales : une première étude psychophysique a été effectuée chez les sujets humains, et une seconde implique des enregistrements neurophysiologiques chez le singe. Nous avons recensé plusieurs aspects non résolus jusqu’à présent dans l’apprentissage moteur, particulièrement concernant l’interférence survenant lors de l’adaptation à deux ou plusieurs champs de force anti-corrélés. Nous avons conçu un paradigme où des stimuli de couleur aident les sujets à prédire la nature du champ de force externe actuel avant qu’ils ne l’expérimentent physiquement durant des mouvements d’atteinte. Ces connaissances contextuelles faciliteraient l’adaptation à des champs de forces en diminuant l’interférence. Selon le modèle computationnel de l’apprentissage moteur MOSAIC (MOdular Selection And Identification model for Control), les stimuli de couleur aident les sujets à former « un modèle interne » de chaque champ de forces, à s’en rappeler et à faire la transition entre deux champs de force différents, sans interférence. Dans l’expérience psychophysique, quatre groupes de sujets humains ont exécuté des mouvements de flexion/extension du coude contre deux champs de forces. Chaque force visqueuse était associée à une couleur de l’écran de l’ordinateur et les deux forces étaient anti-corrélées : une force résistante (Vr) a été associée à la couleur rouge de l’écran et l’autre, assistante (Va), à la couleur verte de l’écran. Les deux premiers groupes de sujets étaient des groupes témoins : la couleur de l’écran changeait à chaque bloc de 4 essais, tandis que le champ de force ne changeait pas. Les sujets du groupe témoin Va ne rencontraient que la force assistante Va et les sujets du groupe témoin Vr performaient leurs mouvements uniquement contre une force résistante Vr. Ainsi, dans ces deux groupes témoins, les stimuli de couleur n’étaient pas pertinents pour adapter le mouvement et les sujets ne s’adaptaient qu’à une seule force (Va ou Vr). Dans les deux groupes expérimentaux, cependant, les sujets expérimentaient deux champs de forces différents dans les différents blocs d’essais (4 par bloc), associés à ces couleurs. Dans le premier groupe expérimental (groupe « indice certain », IC), la relation entre le champ de force et le stimulus (couleur de l’écran) était constante. La couleur rouge signalait toujours la force Vr tandis que la force Va était signalée par la couleur verte. L’adaptation aux deux forces anti-corrélées pour le groupe IC s’est avérée significative au cours des 10 jours d’entraînement et leurs mouvements étaient presque aussi bien ajustés que ceux des deux groupes témoins qui n’avaient expérimenté qu’une seule des deux forces. De plus, les sujets du groupe IC ont rapidement démontré des changements adaptatifs prédictifs dans leurs sorties motrices à chaque changement de couleur de l’écran, et ceci même durant leur première journée d’entraînement. Ceci démontre qu’ils pouvaient utiliser les stimuli de couleur afin de se rappeler de la commande motrice adéquate. Dans le deuxième groupe expérimental, la couleur de l’écran changeait régulièrement de vert à rouge à chaque transition de blocs d’essais, mais le changement des champs de forces était randomisé par rapport aux changements de couleur (groupe « indice-incertain », II). Ces sujets ont pris plus de temps à s’adapter aux champs de forces que les 3 autres groupes et ne pouvaient pas utiliser les stimuli de couleurs, qui n’étaient pas fiables puisque non systématiquement reliés aux champs de forces, pour faire des changements prédictifs dans leurs sorties motrices. Toutefois, tous les sujets de ce groupe ont développé une stratégie ingénieuse leur permettant d’émettre une réponse motrice « par défaut » afin de palper ou de sentir le type de la force qu’ils allaient rencontrer dans le premier essai de chaque bloc, à chaque changement de couleur. En effet, ils utilisaient la rétroaction proprioceptive liée à la nature du champ de force afin de prédire la sortie motrice appropriée pour les essais qui suivent, jusqu’au prochain changement de couleur d’écran qui signifiait la possibilité de changement de force. Cette stratégie était efficace puisque la force demeurait la même dans chaque bloc, pendant lequel la couleur de l’écran restait inchangée. Cette étude a démontré que les sujets du groupe II étaient capables d’utiliser les stimuli de couleur pour extraire des informations implicites et explicites nécessaires à la réalisation des mouvements, et qu’ils pouvaient utiliser ces informations pour diminuer l’interférence lors de l’adaptation aux forces anti-corrélées. Les résultats de cette première étude nous ont encouragés à étudier les mécanismes permettant aux sujets de se rappeler d’habiletés motrices multiples jumelées à des stimuli contextuels de couleur. Dans le cadre de notre deuxième étude, nos expériences ont été effectuées au niveau neuronal chez le singe. Notre but était alors d’élucider à quel point les neurones du cortex moteur primaire (M1) peuvent contribuer à la compensation d’un large éventail de différentes forces externes durant un mouvement de flexion/extension du coude. Par cette étude, nous avons testé l’hypothèse liée au modèle MOSAIC, selon laquelle il existe plusieurs modules contrôleurs dans le cervelet qui peuvent prédire chaque contexte et produire un signal de sortie motrice approprié pour un nombre restreint de conditions. Selon ce modèle, les neurones de M1 recevraient des entrées de la part de plusieurs contrôleurs cérébelleux spécialisés et montreraient ensuite une modulation appropriée de la réponse pour une large variété de conditions. Nous avons entraîné deux singes à adapter leurs mouvements de flexion/extension du coude dans le cadre de 5 champs de force différents : un champ nul ne présentant aucune perturbation, deux forces visqueuses anti-corrélées (assistante et résistante) qui dépendaient de la vitesse du mouvement et qui ressemblaient à celles utilisées dans notre étude psychophysique chez l’homme, une force élastique résistante qui dépendait de la position de l’articulation du coude et, finalement, un champ viscoélastique comportant une sommation linéaire de la force élastique et de la force visqueuse. Chaque champ de force était couplé à une couleur d’écran de l’ordinateur, donc nous avions un total de 5 couleurs différentes associées chacune à un champ de force (relation fixe). Les singes étaient bien adaptés aux 5 conditions de champs de forces et utilisaient les stimuli contextuels de couleur pour se rappeler de la sortie motrice appropriée au contexte de forces associé à chaque couleur, prédisant ainsi leur sortie motrice avant de sentir les effets du champ de force. Les enregistrements d’EMG ont permis d’éliminer la possibilité de co-contractions sous-tendant ces adaptations, étant donné que le patron des EMG était approprié pour compenser chaque condition de champ de force. En parallèle, les neurones de M1 ont montré des changements systématiques dans leurs activités, sur le plan unitaire et populationnel, dans chaque condition de champ de force, signalant les changements requis dans la direction, l’amplitude et le décours temporel de la sortie de force musculaire nécessaire pour compenser les 5 conditions de champs de force. Les changements dans le patron de réponse pour chaque champ de force étaient assez cohérents entre les divers neurones de M1, ce qui suggère que la plupart des neurones de M1 contribuent à la compensation de toutes les conditions de champs de force, conformément aux prédictions du modèle MOSAIC. Aussi, cette modulation de l’activité neuronale ne supporte pas l’hypothèse d’une organisation fortement modulaire de M1.

Coaching or gaming? Implications of strategy choice for home based stroke rehabilitation

Background: The enduring aging of the world population and prospective increase of age-related chronic diseases urge the implementation of new models for healthcare delivery. One strategy relies on ICT (Information and Communications Technology) home-based solutions allowing clients to pursue their treatments without institutionalization. Stroke survivors are a particular population that could strongly benefit from such solutions, but is not yet clear what the best approach is for bringing forth an adequate and sustainable usage of home-based rehabilitation systems. Here we explore two possible approaches: coaching and gaming. Methods: We performed trials with 20 healthy participants and 5 chronic stroke survivors to study and compare execution of an elbow flexion and extension task when performed within a coaching mode that provides encouragement or within a gaming mode. For each mode we analyzed compliance, arm movement kinematics and task scores. In addition, we assessed the usability and acceptance of the proposed modes through a customized self-report questionnaire. Results: In the healthy participants sample, 13/20 preferred the gaming mode and rated it as being significantly more fun (p < .05), but the feedback delivered by the coaching mode was subjectively perceived as being more useful (p < .01). In addition, the activity level (number of repetitions and total movement of the end effector) was significantly higher (p <.001) during coaching. However, the quality of movements was superior in gaming with a trend towards shorter movement duration (p=.074), significantly shorter travel distance (p <.001), higher movement efficiency (p <.001) and higher performance scores (p <.001). Stroke survivors also showed a trend towards higher activity levels in coaching, but with more movement quality during gaming. Finally, both training modes showed overall high acceptance. Conclusions: Gaming led to higher enjoyment and increased quality in movement execution in healthy participants. However, we observed that game mechanics strongly determined user behavior and limited activity levels. In contrast, coaching generated higher activity levels. Hence, the purpose of treatment and profile of end-users has to be considered when deciding on the most adequate approach for home based stroke rehabilitation.

Coaching or gaming? Implications of strategy choice for home based stroke rehabilitation

Background: The enduring aging of the world population and prospective increase of age-related chronic diseases urge the implementation of new models for healthcare delivery. One strategy relies on ICT (Information and Communications Technology) home-based solutions allowing clients to pursue their treatments without institutionalization. Stroke survivors are a particular population that could strongly benefit from such solutions, but is not yet clear what the best approach is for bringing forth an adequate and sustainable usage of home-based rehabilitation systems. Here we explore two possible approaches: coaching and gaming. Methods: We performed trials with 20 healthy participants and 5 chronic stroke survivors to study and compare execution of an elbow flexion and extension task when performed within a coaching mode that provides encouragement or within a gaming mode. For each mode we analyzed compliance, arm movement kinematics and task scores. In addition, we assessed the usability and acceptance of the proposed modes through a customized self-report questionnaire. Results: In the healthy participants sample, 13/20 preferred the gaming mode and rated it as being significantly more fun (p < .05), but the feedback delivered by the coaching mode was subjectively perceived as being more useful (p < .01). In addition, the activity level (number of repetitions and total movement of the end effector) was significantly higher (p <.001) during coaching. However, the quality of movements was superior in gaming with a trend towards shorter movement duration (p=.074), significantly shorter travel distance (p <.001), higher movement efficiency (p <.001) and higher performance scores (p <.001). Stroke survivors also showed a trend towards higher activity levels in coaching, but with more movement quality during gaming. Finally, both training modes showed overall high acceptance. Conclusions: Gaming led to higher enjoyment and increased quality in movement execution in healthy participants. However, we observed that game mechanics strongly determined user behavior and limited activity levels. In contrast, coaching generated higher activity levels. Hence, the purpose of treatment and profile of end-users has to be considered when deciding on the most adequate approach for home based stroke rehabilitation.

Analysis of arm elevation muscle activity through different movement planes and speeds during in-water and dry-land exercise

Objective The objectives of this cross-sectional, analytical inference analysis were to compare shoulder muscle activation at arm elevations of 0° to 90° through different movement planes and speeds during in-water and dry-land exercise and to extrapolate this information to a clinical rehabilitation model. Methods Six muscles of right-handed adult subjects (n = 16; males/females: 50%; age: 26.1 ± 4.5 years) were examined with surface electromyography during arm elevation in water and on dry land. Participants randomly performed 3 elevation movements (flexion, abduction, and scaption) through 0° to 90°. Three movement speeds were used for each movement as determined by a metronome (30°/sec, 45°/sec, and 90°/sec). Dry-land maximal voluntary contraction tests were used to determine movement normalization. Results Muscle activity levels were significantly lower in water compared with dry land at 30°/sec and 45°/sec but significantly higher at 90°/sec. This sequential progressive activation with increased movement speed was proportionally higher on transition from gravity-based on-land activity to water-based isokinetic resistance. The pectoralis major and latissimus dorsi muscles showed higher activity during abduction and scaption. Conclusions These findings on muscle activation suggest protocols in which active flexion is introduced first at low speeds (30°/sec) in water, then at medium speeds (45°/sec) in water or on dry land, and finally at high speeds (90°/sec) on dry land before in water. Abduction requires higher stabilization, necessitating its introduction after flexion, with scaption introduced last. This model of progressive sequential movement ensures that early active motion and then stabilization are appropriately introduced. This should reduce rehabilitation time and improve therapeutic goals without compromising patient safety or introducing inappropriate muscle recruitment or movement speed.

The neck region of the myosin motor domain acts as a lever arm to generate movement.

The myosin head consists of a globular catalytic domain that binds actin and hydrolyzes ATP and a neck domain that consists of essential and regulatory light chains bound to a long alpha-helical portion of the heavy chain. The swinging neck-level model assumes that a swinging motion of the neck relative to the catalytic domain is the origin of movement. This model predicts that the step size, and consequently the sliding velocity, are linearly related to the length of the neck. We have tested this point by characterizing a series of mutant Dictyostelium myosins that have different neck lengths. The 2xELCBS mutant has an extra binding site for essential light chain. The delta RLCBS mutant myosin has an internal deletion that removes the regulatory light chain binding site. The delta BLCBS mutant lacks both light chain binding sites. Wild-type myosin and these mutant myosins were subjected to the sliding filament in vitro motility assay. As expected, mutants with shorter necks move slower than wild-type myosin in vitro. Most significantly, a mutant with a longer neck moves faster than the wild type, and the sliding velocities of these myosins are linearly related to the neck length, as predicted by the swinging neck-lever model. A simple extrapolation to zero speed predicts that the fulcrum point is in the vicinity of the SH1-SH2 region in the catalytic domain.