Gli autori riconoscono il sostegno finanziario del Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHERC).

<ol>
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(101), e52627 (2015).</li><li>Courtemanche, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Texting+while+walking:+An+expensive+switch+cost.">Texting while walking: An expensive switch cost.</a> Accident Analysis, Prevention. 127, 1-8 (2019).</li><li>Townsend, J. T., Ashby, F. 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H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tests+for+comparing+elements+of+a+correlation+matrix.">Tests for comparing elements of a correlation matrix.</a> Psychological Bulletin. 87 (2), 245-251 (1980).</li><li>L&#233;ger, P. -. M., Davis, F., Riedl, R., vom Brocke, J., L&#233;ger, P. -. M., Randolph, A., Fischer, T. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Task+Switching+and+Visual+Discrimination+in+Pedestrian+Mobile+Multitasking:+Influence+of+IT+Mobile+Task+Type.">Task Switching and Visual Discrimination in Pedestrian Mobile Multitasking: Influence of IT Mobile Task Type.</a> Information Systems and Neuroscience: Vienna Retreat on NeuroIs 2019. , 245-251 (2020).</li><li>Mourra, G. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Addicted to my smartphone: what factors influence the task-switching cost that occurs when using a smartphone while walking. , (2019).</li><li>Schabrun, S. M., van den Hoorn, W., Moorcroft, A., Greenland, C., Hodges, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Texting+and+walking:+strategies+for+postural+control+and+implications+for+safety.">Texting and walking: strategies for postural control and implications for safety.</a> PloS One. 9 (1), 84312 (2014).</li></ol>

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Una scelta critica quando si utilizza il protocollo sarebbe garantire la qualità dei dati neurofisiologici. C'è una complicazione intrinseca nell'utilizzo di uno strumento come l'EEG durante il movimento, perché un movimento eccessivo può creare molto rumore nei dati. È quindi importante considerare, prima della raccolta dei dati, come i dati saranno preparati per rimuovere il maggior numero possibile di artefatti senza modificare il segnale effettivo. Tuttavia, è ancora abbastanza probabile che ci saranno tassi pi...

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/60555/measuring-the-switch-cost-of-smartphone-use-while-walking">Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking</a>. An&#160;author&#39;s name&#160;was&#160;updated.
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Gabrielle-Na&#239;m&#233; Mourra
to:
Gabrielle Na&#239;m&#233; Mourra

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Erratum: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

Poiché sia la penetrazione dello smartphone che la tendenza al multitasking sono in aumento, è importante capire l'impatto che l'uso dello smartphone mentre si cammina ha sull'attenzione. La letteratura ha dimostrato ripetutamente che il cambio di attività ha un costodi 1, incluso l'uso dello smartphone mentre si cammina. Gli studi hanno scoperto che l'uso di uno smartphone mentre si cammina può essere fonte di distrazione e pericoloso 2,3,4. Questi pericoli sono stati collegati alle menomazioni attentive di svolgere un tale compito 3,4,5,6,7. A causa della natura complessa dell'ambiente pedonale, studiarlo in un contesto sperimentale ecologicamente valido può essere problematico. Tuttavia, condurre tali studi in ambienti pedonali reali può comportare complicazioni proprie perché possono entrare in gioco molte variabili estranee e c'è il rischio di danni al partecipante a causa di distrazioni. È importante essere in grado di studiare un tale fenomeno in un ambiente relativamente sicuro che rimanga il più realistico possibile. In questo articolo, descriviamo una metodologia di ricerca che studia il costo di commutazione delle attività di invio di messaggi di testo mentre si cammina, aumentando al contempo la validità dell'attività e mitigando i potenziali rischi coinvolti.
Quando si utilizza uno smartphone mentre si cammina, le persone sono costrette a passare dalle attività dello smartphone alle attività relative alla deambulazione e all'ambiente. Quindi, al fine di studiare un tale fenomeno, abbiamo trovato pertinente inquadrare questo metodo all'interno della letteratura sul multitasking, specificamente focalizzata sul paradigma del task switching. Per fare ciò, è stato utilizzato il paradigma di commutazione delle attività1, facendo passare i partecipanti da un compito pre-stimolo a un compito post-stimolo. Uno dei due compiti pre-stimolo riguardava il multitasking, mentre l'altro no. Nel compito post-stimolo, i partecipanti dovevano rispondere a uno stimolo la cui percezione è influenzata dall'attenzione divisa8. Inoltre, studi sperimentali di laboratorio che cercano di essere il più ecologicamente validi possibile hanno spesso utilizzato ambienti pedonali virtuali per comprendere l'impatto attenzionale dell'uso dello smartphone mentre si cammina 4,9. Tuttavia, al fine di catturare i meccanismi neurofisiologici sottostanti, abbiamo scelto di concentrarci sulla specifica reazione di commutazione del compito a uno stimolo per ridurre al minimo il numero di stimoli a cui i partecipanti dovevano reagire. In questo modo, possiamo individuare con maggiore precisione il costo del cambio di attività derivante esclusivamente dallo spostamento dell'attenzione dallo smartphone allo stimolo. Con il nostro disegno di studio, utilizziamo misure comportamentali (cioè costi di commutazione delle attività) e dati neurofisiologici per comprendere meglio i disturbi dell'attenzione riscontrati durante l'uso dello smartphone pedonale.
Durante un esperimento di commutazione delle attività, i partecipanti di solito eseguivano almeno due semplici compiti relativi a un insieme di stimoli, con ogni compito che richiedeva un diverso insieme di risorse cognitive indicato come "task-set"1. Quando gli individui sono costretti a passare da un compito all'altro, le loro risorse mentali devono adattarsi (cioè, l'inibizione del set di compiti precedente e l'attivazione del set di compiti corrente). Si ritiene che questo processo di "riconfigurazione del set di attività" sia la causa del costo di commutazione delle attività1. Il costo del cambio di attività è solitamente determinato osservando le differenze nel tempo di risposta e / o nel tasso di errore tra le prove in cui i partecipanti passano da un'attività all'altra e quelle in cui non lo fanno10. Nel nostro esperimento, abbiamo avuto tre serie di compiti: 1) rispondere a uno stimolo point-light walker; 2) inviare messaggi di testo su uno smartphone mentre si cammina; e 3) semplicemente camminando. Abbiamo confrontato il costo del passaggio tra due diverse condizioni: 1) semplicemente camminare prima di rispondere allo stimolo e 2) camminare mentre si invia un messaggio prima di rispondere. In questo modo, abbiamo catturato il costo del multitasking su uno smartphone prima di cambiare l'attività e siamo stati in grado di confrontarlo direttamente con il costo dello switch non multitasking di camminare semplicemente prima della comparsa dello stimolo visivo. Poiché lo smartphone utilizzato in questo studio era di una marca specifica, tutti i partecipanti sono stati sottoposti a screening prima dell'esperimento per essere sicuri di sapere come utilizzare correttamente il dispositivo.
Al fine di simulare un'esperienza realistica rappresentativa del contesto pedonale, abbiamo deciso di utilizzare una figura di camminatore puntiforme come stimolo visivo, che rappresenta una forma umana che cammina con un angolo di deviazione di 3,5 ° verso sinistra o destra del partecipante. Questa figura è composta da 15 punti neri su sfondo bianco, con i punti che rappresentano la testa, le spalle, i fianchi, i gomiti, i polsi, le ginocchia e le caviglie di un essere umano (Figura 1). Questo stimolo si basa sul movimento biologico, il che significa che segue lo schema di movimento tipico degli esseri umani e degli animali11. Inoltre, questo stimolo è più che ecologicamente valido; Richiede un'elaborazione visiva complessa e attenzione per essere analizzata con successo12,13. È interessante notare che Thornton et al.8 hanno scoperto che la corretta identificazione della direzione del camminatore puntiforme è fortemente influenzata dall'attenzione divisa, rendendola adatta come misura delle prestazioni quando si studiano i costi di commutazione delle attività durante il multitasking. Ai partecipanti è stato chiesto di dichiarare verbalmente la direzione in cui la figura stava camminando. L'aspetto del camminatore era sempre preceduto da un segnale uditivo che segnalava la sua apparizione sullo schermo.
Le prestazioni sul compito del camminatore puntiforme e i dati neurofisiologici ci hanno permesso di determinare l'impatto attenzionale di entrambe le condizioni e aiutare a determinare cosa le ha causate. Le prestazioni sono state misurate osservando i tassi di errore e i tempi di risposta nel determinare la direzione della figura del camminatore puntiforme. Al fine di comprendere i meccanismi cognitivi e attentivi sottostanti coinvolti nei disturbi dell'attenzione che abbiamo trovato con la misurazione delle prestazioni, abbiamo valutato i dati neurofisiologici dei partecipanti utilizzando l'EEG actiCAP con 32 elettrodi. L'EEG è uno strumento appropriato in termini di precisione temporanea, che è importante quando si cerca di vedere cosa causa scarse prestazioni in momenti specifici nel tempo (ad esempio, l'aspetto della figura del camminatore puntiforme), sebbene gli artefatti possano essere presenti nei dati a causa dei movimenti. Quando si analizzano i dati EEG, due indici sono particolarmente rilevanti: 1) oscillazioni alfa; e 2) impegno cognitivo. La ricerca ha scoperto che le oscillazioni alfa possono rappresentare il controllo della memoria di lavoro e l'inibizione attiva dei circuiti cerebrali irrilevanti per il compito14,15,16,17. Confrontando le oscillazioni alfa a livelli basali con quelle che si verificano con la presentazione dello stimolo18,19, abbiamo ottenuto il rapporto alfa. Con questo rapporto, abbiamo determinato i cambiamenti correlati agli eventi che potrebbero essere alla base della compromissione dell'attenzione osservata quando si inviano messaggi di testo mentre si cammina. Per quanto riguarda l'impegno cognitivo, Pope et al.20 hanno sviluppato un indice in cui l'attività beta rappresenta un aumento dell'eccitazione e dell'attenzione, e l'attività alfa e theta riflette la diminuzione dell'eccitazione e dell'attenzione21,22. Questa analisi è stata fatta per determinare se un maggiore coinvolgimento prima della comparsa dello stimolo complicherebbe la riconfigurazione del set di attività richiesta per rispondere alla figura del camminatore.
Con la metodologia descritta in questo documento, cerchiamo di cogliere i meccanismi sottostanti che influiscono sulle prestazioni di commutazione delle attività nei partecipanti impegnati in episodi multitasking. La condizione di deambulazione rappresenta una prestazione di commutazione di attività non multitasking che viene confrontata con una prestazione di commutazione di attività multitasking (ad esempio, inviare messaggi di testo mentre si cammina). Misurando i ruoli dell'inibizione del set di attività e dell'attivazione del set di attività, abbiamo cercato di comprendere meglio i costi di commutazione che si verificano quando si invia un messaggio di testo mentre si cammina. È importante notare che lo studio originale è stato condotto in un ambiente virtuale immersivo23 , ma è stato successivamente replicato in una sala sperimentale (vedi Figura 2) con un proiettore che visualizza la figura del camminatore su uno schermo di fronte al partecipante. Poiché questo ambiente virtuale non è più disponibile, il protocollo è stato adattato all'attuale progettazione della sala sperimentale.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1068px;" width="1068">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">The Observer XT</td>
			<td style="width:292px;">Noldus</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td style="width:477px;">Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">MediaRecorder</td>
			<td style="width:292px;">Noldus</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Audio and video recording software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">FaceReader</td>
			<td style="width:292px;">Noldus</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Software for automatic analysis of the 6 basic facial expressions</td>
		</tr>
		<tr height="40">
			<td height="40" style="height:40px;width:216px;">E-Prime</td>
			<td style="width:292px;">Psychology Software Tools, Inc.</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Software for computerized experiment design, data collection, and analysis</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">BrainVision Recorder</td>
			<td style="width:292px;">Brain Vision</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Software used for recording neuro-/electrophysiological signals (EEG in this case)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Analyzer</td>
			<td style="width:292px;"></td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>EEG signal processing software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Qualtrics</td>
			<td style="width:292px;">Qualtrics</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Online survey environment</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Tapis Roulant</td>
			<td style="width:292px;">ThermoTread GT Office Treadmill</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Syncbox</td>
			<td style="width:292px;">Noldus</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Move2actiCAP</td>
			<td style="width:292px;">Brain Vision</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td>Add-on for a digital wireless system for EEG</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">iPhone 6s</td>
			<td style="width:292px;">Apple</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">iMessage</td>
			<td style="width:292px;">Apple</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">iPad</td>
			<td style="width:292px;">Apple</td>
			<td style="width:83px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring the switch cost of smartphone use while walking

Questo documento presenta un protocollo di studio per misurare il costo di commutazione delle attività dell'utilizzo di uno smartphone mentre si cammina. Questo metodo prevede che i partecipanti camminino su un tapis roulant in due condizioni sperimentali: una condizione di controllo (cioè semplicemente camminare) e una condizione multitasking (cioè inviare messaggi mentre si cammina). Durante queste condizioni, i partecipanti devono passare tra i compiti relativi alla condizione sperimentale e un compito che determina la direzione. Questo compito di direzione viene svolto con una figura di camminatore puntiforme, apparentemente camminando verso la sinistra o la destra del partecipante. Le prestazioni dell'attività di direzione rappresentano i costi di commutazione dell'attività del partecipante. Ci sono state due misure di performance: 1) corretta identificazione della direzione e 2) tempo di risposta. I dati EEG vengono registrati al fine di misurare le oscillazioni alfa e l'impegno cognitivo che si verificano durante il cambio di attività. Questo metodo è limitato nella sua validità ecologica: gli ambienti pedonali hanno molti stimoli che si verificano simultaneamente e competono per l'attenzione. Tuttavia, questo metodo è appropriato per individuare i costi di commutazione delle attività. I dati EEG consentono lo studio dei meccanismi sottostanti nel cervello che sono legati a diversi costi di commutazione delle attività. Questo design consente il confronto tra il cambio di attività quando si esegue un'attività alla volta, rispetto al cambio di attività durante il multitasking, prima della presentazione dello stimolo. Ciò consente di comprendere e individuare sia l'impatto comportamentale che neurofisiologico di queste due diverse condizioni di commutazione dei compiti. Inoltre, correlando i costi di commutazione delle attività con l'attività cerebrale, possiamo saperne di più su ciò che causa questi effetti comportamentali. Questo protocollo è una base appropriata per studiare il costo di commutazione dei diversi usi degli smartphone. È possibile aggiungere diversi compiti, questionari e altre misure al fine di comprendere i diversi fattori coinvolti nel costo di commutazione delle attività dell'uso dello smartphone mentre si cammina.

Questo protocollo di studio è stato originariamente condotto con 54 partecipanti, ciascuno rispondente a 88 studi di direzione. La metà di questi studi si è verificata quando i partecipanti stavano semplicemente camminando prima della presentazione dello stimolo; L'altra metà si è verificata quando i partecipanti stavano scrivendo messaggi mentre camminavano prima della presentazione dello stimolo.
Risultati comportamentali Le prestazioni sulla direzione del camminator...

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Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

Questo progetto di studio misura il costo di commutazione delle attività dell'utilizzo di uno smartphone mentre si cammina. I partecipanti subiscono due condizioni sperimentali: una condizione di controllo (camminare) e una condizione multitasking (inviare messaggi di testo mentre si cammina). I partecipanti passano da questi compiti a un compito che determina la direzione. Vengono registrati i dati EEG e le misure comportamentali.

Misurare il costo dell'interruttore dell'uso dello smartphone mentre si cammina

This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

1.7K Views.  HEC Montréal. Questo progetto di studio misura il costo di commutazione delle attività dell'utilizzo di uno smartphone mentre si cammina. I partecipanti subiscono due condizioni sperimentali: una condizione di controllo (camminare) e una condizione multitasking (inviare messaggi di testo mentre si cammina). I partecipanti passano da questi compiti a un compito che determina la direzione. Vengono registrati i dati EEG e le misure comportamentali.

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The Use of the Puzzle Box as a Means of Assessing the Efficacy of Environmental Enrichment

Environmental enrichment can dramatically influence the development and function of neural circuits. Further, enrichment has been shown to successfully delay the onset of symptoms in models of Huntington&#8217;s disease 1-4, suggesting environmental factors can evoke a neuroprotective effect against the progressive, cellular level damage observed in neurodegenerative disorders. The ways in which an animal can be environmentally enriched, however, can vary considerably. Further, there is no straightforward manner in which the effects of environmental enrichment can be assessed: most methods require either fairly complicated behavioral paradigms and/or postmortem anatomical/physiological analyses. This protocol describes the use of a simple and inexpensive behavioral assay, the Puzzle Box 5-7 as a robust means of determining the efficacy of increased social, sensory and motor stimulation on mice compared to cohorts raised in standard laboratory conditions. This simple problem solving task takes advantage of a rodent&#8217;s innate desire to avoid open enclosures by seeking shelter. Cognitive ability is assessed by adding increasingly complex impediments to the shelter&#8217;s entrance. The time a given subject takes to successfully remove the obstructions and enter the shelter serves as the primary metric for task performance. This method could provide a reliable means of rapidly assessing the efficacy of different enrichment protocols on cognitive function, thus paving the way for systematically determining the role specific environmental factors play in delaying the onset of neurodevelopmental and neurodegenerative disease.

Environmental enrichment provides a potential protective effect against neurodegenerative disorders. Currently, however, there is no easy way of determining the efficacy of enrichment procedures. This protocol describes a simple &#8220;Puzzle Box&#8221; method for assessing an animal&#8217;s cognitive function, in order to reveal the effectiveness of environmental enrichment.

L&#39;uso del Puzzle Box come un mezzo per valutare l&#39;efficacia di arricchimento ambientale

Environmental enrichment can dramatically influence the development and function of neural circuits.  Further, enrichment has been shown to successfully ...

Ricerca

Comportamento

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that attempt to recognize user activities. Participants performed a pre-determined set of daily living actions within a continuous test circuit that included mobility activities (walking, standing, sitting, lying, ascending/descending stairs), daily living tasks (combing hair, brushing teeth, preparing food, eating, washing dishes), and subtle environment changes (opening doors, using an elevator, walking on inclines, traversing staircase landings, walking outdoors). 
To evaluate WMMS performance on this circuit, fifteen able-bodied participants completed the tasks while wearing a smartphone at their right front pelvis. The WMMS application used smartphone accelerometer and gyroscope signals to classify activity states. A gold standard comparison data set was created by video-recording each trial and manually logging activity onset times. Gold standard and WMMS data were analyzed offline. Three classification sets were calculated for each circuit: (i) mobility or immobility, ii) sit, stand, lie, or walking, and (iii) sit, stand, lie, walking, climbing stairs, or small standing movement. Sensitivities, specificities, and F-Scores for activity categorization and changes-of-state were calculated.
The mobile versus immobile classification set had a sensitivity of 86.30% &#177; 7.2% and specificity of 98.96% &#177; 0.6%, while the second prediction set had a sensitivity of 88.35% &#177; 7.80% and specificity of 98.51% &#177; 0.62%. For the third classification set, sensitivity was 84.92% &#177; 6.38% and specificity was 98.17 &#177; 0.62. F1 scores for the first, second and third classification sets were 86.17 &#177; 6.3, 80.19 &#177; 6.36, and 78.42 &#177; 5.96, respectively. This demonstrates that WMMS performance depends on the evaluation protocol in addition to the algorithms. The demonstrated protocol can be used and tailored for evaluating human activity recognition systems in rehabilitation medicine where mobility monitoring may be beneficial in clinical decision-making.

A standardized evaluation method was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that includes continuous activities in a realistic daily living environment. Testing with a series of daily living activities can decrease activity recognition sensitivity; therefore, realistic testing circuits are encouraged for valid evaluation of WMMS performance.

Valutazione di un sistema di riconoscimento attività umana basata-Smartphone in un ambiente di vita quotidiana

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that ...

Substantiating Appropriate Motion Capture Techniques for the Assessment of Nordic Walking Gait and Posture in Older Adults

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques have been employed, each with positives and negatives. The aim was to determine the effect of NW on older adult gait and posture and to determine optimal use of different data collection systems in both short and long duration analysis. Gait and posture during NW and normal walking were assessed in 17 healthy older adults (age: 69 &#177; 7.3). Participants performed two trials of 6 Minute Walk Tests (6MWT) (1 with poles (WP) and 1 without poles (NP)) and 6 trials of a 5m walk (3 WP and 3 NP). Motion was recorded using two systems, a 6-sensor accelerometry system and an 8-camera 3-dimensional motion capture system, in order to quantify spatial-temporal, kinematic, and kinetic parameters.
With both systems, participants demonstrated increased stride length and double support and decreased gait speed and cadence WP compared to NP (p &#60;0.05). Also, with motion capture, larger single support time was found WP (p &#60;0.05). With 3-D capture, smaller hip power generation and moments of force were found at heel contact and pre-swing as well as smaller knee power absorption at heel contact, pre-swing, and terminal swing WP compared to NP, when assessed over one cycle (p &#60;0.05). Also, WP yielded smaller moments of force at heel contact and terminal swing along with larger moments at mid-stance of a gait cycle (p &#60;0.05). No changes were found for posture.
NW seems appropriate for promoting a normal gait pattern in older adults. Three-dimensional motion capture should primarily be used during short duration gait analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry systems should be primarily employed in instances requiring longer duration analysis such as during the 6MWT.

The aim was to substantiate optimal use of data collection techniques for Nordic walking gait and posture analysis. Three-dimensional motion capture should be used during short duration analysis (i.e. single gait cycle), while accelerometry should be employed for longer duration analysis (i.e. repeated cycles) like a 6 Minute Walk Test.

Probatorio appropriate tecniche di Motion Capture per la valutazione del Gait and Posture Nordic Walking in adulti più anziani

Nordic walking (NW) has become a safe and simple form of exercise in recent years, and in studying this gait pattern, various data collection techniques ...

Reversible Cooling-induced Deactivations to Study Cortical Contributions to Obstacle Memory in the Walking Cat

On complex, naturalistic terrain, sensory information about an environmental obstacle can be used to rapidly adjust locomotor movements for avoidance. For example, in the cat, visual information about an impending obstacle can modulate stepping for avoidance. Locomotor adaptation can also occur independent of vision, as sudden tactile inputs to the leg by an expected obstacle can modify the stepping of all four legs for avoidance. Such complex locomotor coordination involves supraspinal structures, such as the parietal cortex. This protocol describes the use of reversible, cooling-induced cortical deactivation to assess parietal cortex contributions to memory-guided obstacle locomotion in the cat. Small cooling loops, known as cryoloops, are specially shaped to deactivate discrete regions of interest to assess their contributions to an overt behavior. Such methods have been used to elucidate the role of parietal area 5 in memory-guided obstacle avoidance in the cat.

Complex locomotion in naturalistic environments requiring careful coordination of the limbs involves regions of the parietal cortex. The following protocol describes the use of reversible cooling-induced deactivation to demonstrate the role of parietal area 5 in memory-guided obstacle avoidance in the walking cat.

Disattivazioni reversibile indotta da raffreddamento per studiare corticali contributi alla memoria di ostacolo nel gatto a piedi

On complex, naturalistic terrain, sensory information about an environmental obstacle can be used to rapidly adjust locomotor movements for avoidance. For ...

A Simple and Low-cost Assay for Measuring Ambulation in Mouse Models of Muscular Dystrophy

Measuring functional outcomes in the treatment of muscular dystrophy is an essential aspect of preclinical testing. The assessment of voluntary ambulation in mouse models is a non-invasive and reproducible activity assay that is directly analogous to measures of patient ambulation such as the 6-minute walk test and related mobility scores. Many common methods for testing mouse ambulation speed and distance are based on the open field test, where an animal&#39;s free movement within an arena is measured over time. One major downside to this approach is that commercial software and equipment for high-resolution motion tracking is expensive and may require transferring mice to specialized facilities for testing. Here, we describe a low-cost, video-based system for measuring mouse ambulation that utilizes free and open-source software. Using this protocol, we demonstrate that voluntary ambulation in the dystrophin-null mdx mouse model for Duchenne muscular dystrophy (DMD) is decreased relative to wild-type mouse activity. In mdx mice expressing the utrophin transgene, these activity deficits are not observed and the total distance traveled is indistinguishable from wild-type mice. This method is effective for measuring changes in voluntary ambulation associated with dystrophic pathology, and provides a versatile platform that can be readily adapted to diverse research settings.

This protocol describes a flexible, low-cost system for measuring mouse ambulation in an open field activity assay. We show that a 6-minute ambulation assay based on this system detects a decrease in voluntary movement in mdx mice, and accurately distinguishes improvement in a muscle-specific rescue of these animals.

Un'analisi semplice e a basso costo per la misurazione della deambulazione in modelli murini di distrofia muscolare

Measuring functional outcomes in the treatment of muscular dystrophy is an essential aspect of preclinical testing. The assessment of voluntary ambulation ...

Using a Virtual Reality Walking Simulator to Investigate Pedestrian Behavior

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which people walk on a treadmill to intercept gaps between two moving vehicles in an immersive virtual environment. Virtual reality allows for a safe and ecologically varied investigation of gap crossing behavior. Manipulating the initial starting distance can further the understanding of a participant&#8217;s speed regulation while approaching a gap. The speed profile may be assessed for various gap crossing variables, such as initial distance, vehicle size, and gap size. Each walking simulation results in a position/time series that can inform how velocity is adjusted differently depending on the gap characteristics. This methodology can be used by researchers investigating pedestrian behavior and behavioral dynamics while employing human participants in a safe and realistic setting.

This protocol describes use of a walking simulator that serves as a safe and ecologically valid method to study pedestrian behavior in the presence of moving traffic.

Utilizzo di un simulatore di camminata in realtà virtuale per indagare sul comportamento dei pedoni

To cross a road successfully, individuals must coordinate their movements with moving vehicles. This paper describes use of a walking simulator in which ...

Lower-Limb Biomechanical Characteristics Associated with Unplanned Gait Termination Under Different Walking Speeds

Gait termination caused by unexpected stimulus is a common occurrence in everyday life. This study presents a protocol to investigate the lower-limb biomechanical changes that occur during unplanned gait termination (UGT) under different walking speeds. Fifteen male participants were asked to perform UGT on a walkway at normal walking speed (NWS) and fast walking speed (FWS), respectively. A motion analysis system and plantar pressure platform were applied to collect lower-limb kinematic and plantar pressure data. Paired-sampled T-test was used to examine the differences in lower-limb kinematics and plantar pressure data between two walking speeds. The results showed larger range of motion in the hip, knee, and ankle joints in the sagittal plane as well as plantar pressure in forefoot and heel regions during UGT at FWS when compared with NWS. With the increase in walking speed, subjects exhibited different lower-limb biomechanical characteristics that show FWS associated with greater potential injury risks.

This study compared the biomechanical characteristics of the lower extremity during unplanned gait termination under different walking speeds. The lower-limb kinematic and kinetic data from fifteen subjects with normal and fast walking speeds were collected using a motion analysis system and plantar pressure platform.

Caratteristiche biomeccaniche degli arti inferiori associate alla terminazione dell'andatura non pianificata a diverse velocità di camminata

Gait termination caused by unexpected stimulus is a common occurrence in everyday life. This study presents a protocol to investigate the lower-limb ...

An Improved Assay and Tools for Measuring Mechanical Nociception in Drosophila Larvae

Published assays for mechanical nociception in Drosophila have led to variable assessments of behavior. Here, we fabricated, for use with Drosophila larvae, customized metal nickel-titanium alloy (nitinol) filaments. These mechanical probes are similar to the von Frey filaments used in vertebrates to measure mechanical nociception. Here, we demonstrate how to make and calibrate these mechanical probes and how to generate a full behavioral dose-response from subthreshold (innocuous or non-noxious range) to suprathreshold (low to high noxious range) stimuli. To demonstrate the utility of the probes, we investigated tissue damage-induced hypersensitivity in Drosophila larvae. Mechanical allodynia (hypersensitivity to a normally innocuous mechanical stimulus) and hyperalgesia (exaggerated responsiveness to a noxious mechanical stimulus) have not yet been established in Drosophila larvae. Using mechanical probes that are normally innocuous or probes that typically elicit an aversive behavior, we found that Drosophila larvae develop mechanical hypersensitization (both allodynia and hyperalgesia) after tissue damage. Thus, the mechanical probes and assay that we illustrate here will likely be important tools to dissect the fundamental molecular/genetic mechanisms of mechanical hypersensitivity.

An Improved Assay and Tools for Measuring Mechanical Nociception in Drosophila Larvae

The goal of this protocol is to show how to perform an improved assay for mechanical nociception in Drosophila larvae. We use the assay here to demonstrate that mechanical hypersensitivity (allodynia and hyperalgesia) exists in Drosophila larvae.

Un saggio e strumenti migliorati per misurare la nocicezione meccanica nelle larve di Drosophila

Published assays for mechanical nociception in Drosophila have led to variable assessments of behavior. Here, we fabricated, for use with Drosophila ...

Iterative Development of an Innovative Smartphone-Based Dietary Assessment Tool: Traqq

To collect dietary intake data in a fast and reliable manner, a flexible and innovative smartphone application (app) called Traqq was developed (iOS/Android). This app can be used as a food record and&#160;24-h recall (or shorter recall periods). Different sampling schemes can be created on either prespecified or random days/times within a predetermined period for both methods, with&#160;push notifications to urge the participants to register their food intake. In case of non-response, notifications are automatically rescheduled to ensure complete data collection. For use as a food record, respondents can access the app and log their food intake throughout the day. Food records close automatically at the end of the day; recalls close after submission of the consumed items. The recall as well as the food record module provide access to an extensive food list based on the Dutch food composition database (FCDB), which can be accustomed to fit different research purposes. When selecting a food item, respondents are simultaneously prompted to insert portion size, i.e., in household measures (e.g., cups, spoons, glasses), standard portion sizes (e.g., small, medium, large), or weight in grams, and eating occasion/time of consumption. Portion size options can be adjusted, e.g., only entry in grams in case of a weighed food record or time of consumption instead of eating occasion). The app also includes a My Dishes function, which allows the respondent to create their own recipes or product combinations (e.g., a daily breakfast) and only report the total quantity consumed. Subsequently, the app accounts for yield and retention factors. The data are stored on a secure server. If desired, additional questions, i.e., in general or those related to specific food items or eating occasions can be incorporated. This paper describes the development of the system (app and backend), including expert evaluations and usability testing.

This article describes the protocol for the development of an innovative smartphone-based dietary assessment application Traqq, including expert evaluations and usability testing.

Sviluppo iterativo di un innovativo strumento di valutazione dietetica basato su smartphone: Traqq

To collect dietary intake data in a fast and reliable manner, a flexible and innovative smartphone application (app) called Traqq was developed ...

Measuring the Behavioral Effects of Intraocular Scatter

Intraocular scatter, with its associated functional manifestations, is a leading cause of automotive accidents and a significant biomarker of covert and overt ocular disease (e.g., diseases of the cornea and lens). Nearly all current methods of measuring the behavioral consequences of light scatter, however, suffer from various limitations mostly reflecting a lack of construct and content validity: to wit, the measures do not adequately reflect real world conditions (e.g., artificial light vs. sunlight) or everyday tasks (e.g., recognition under visually demanding conditions).
This protocol describes two novel, ecologically valid methods of measuring the behavioral effects of intraocular scatter by quantifying scatter geometry and visual recognition under glare conditions. The former was measured by assessing the diameter of halos and spokes that resulted from a bright point source. Light spread (essentially, the point spread function determined using Rayleigh criteria) was quantified by determining the minimum perceivable distance between two small points of broad-band light. The latter was done based on the identification of letters formed using apertures through which bright light was shone.

In this protocol, we outline the conceptual design elements and structural development of a glare acuity apparatus. Additionally, the design of a device for measuring positive dysphotopsia (halos, spokes) and two-point light thresholds is described.

Misurare gli effetti comportamentali della dispersione intraoculare

Intraocular scatter, with its associated functional manifestations, is a leading cause of automotive accidents and a significant biomarker of covert and ...