Uso de la desigualdad del modelo de raza para cuantificar los efectos de integración multisensorial conductual

El establecimiento de un método reproducible para calcular la magnitud de los efectos de integración multisensorial es significativo, ya que ayudará a facilitar la investigación traslacional futura en diversas poblaciones clínicas. La principal ventaja de nuestra técnica es que somos capaces de cuantificar un fenotipo robusto de integración multisensorial que posteriormente se asocia con importantes resultados cognitivos y motores en el envejecimiento, como el equilibrio, las caídas, la marcha y las funciones ejecutivas. Comience por usar un software de presentación de estímulo para programar un experimento de tiempo de reacción simple con tres condiciones experimentales, solo visual, somatosensorial solo y visual-somatosensorial simultáneo.

Utilice un generador de estímulo con tres cajas de control. Las cajas de control izquierda y derecha contienen diodos bilaterales emisores de luz azul que se iluminan para estimulación visual y motores bilaterales con amplitud de vibración de 0,8 G que vibran para la estimulación somatosensorial, así como carcasa de plástico para los estimuladores. A continuación, coloque una caja de control ficticia central equidistante de los cuadros de control izquierdo y derecho, y coloque una etiqueta adhesiva de destino visual para que sirva como punto de fijación.

Después de que el experimento se haya establecido, escolte al participante a la sala de pruebas. Pida al participante que se siente erguido y descanse cómodamente las manos sobre las cajas de control izquierda y derecha. Coloque estratégicamente los dedos índice sobre los motores vibratorios montados en la parte posterior de la caja de control y los pulgares en la parte delantera de la caja de control debajo de los LED, para no bloquear la luz.

Asegúrese de que los estímulos somatosensoriales son inaudibles proporcionando a los participantes auriculares sobre los cuales se reproduce ruido blanco continuo a un nivel cómodo. Pida al participante que utilice un pedal situado debajo del pie derecho como almohadilla de respuesta. Por último, pida al participante que responda a cada estímulo lo más rápido posible, independientemente de si lo siente, lo ve o lo siente y lo ve.

Comience el análisis excluyendo a los participantes que no son capaces de alcanzar una precisión del 70% correcta o mayor en cualquier condición de estímulo. Considere los ensayos inexactos si un participante no responde a un estímulo dentro del período de tiempo de respuesta establecido y establece el tiempo de reacción correspondiente, o RT, hasta el infinito en lugar de excluir el ensayo del análisis. Los datos RT se ordenan en orden ascendente por la condición experimental.

Coloque las condiciones visuales, somatosensoriales y VS en columnas separadas de datos RT ordenados. Asegúrese de que cada fila representa una prueba y cada celda representa el RT real. Tenga en cuenta que no emplea procedimientos de recorte de datos que eliminen RT muy lentos, ya que esto sesgará la distribución de datos RT. Asegúrese de que los RT que son claramente atípicos estén ajustados al infinito.

Entonces, para bin los datos RT, identifique el RT más rápido y más lento. Reste el RT más lento del más rápido para calcular el rango RT del individuo en todas las condiciones de prueba. Bin RT datos del 0%al 100% en incrementos del 5% tomando el RT más rápido y añadiendo gradualmente el 5% al rango RT calculado previamente hasta que se tenga en cuenta el 100% de los datos RT, para dar lugar a 21 ubicaciones de tiempo. A continuación, dentro de una hoja de cálculo de computadora, utilice una función de frecuencia donde la matriz uno es igual a los RT reales para una de las condiciones experimentales y la matriz dos es igual a las 21 ubicaciones RT cuantificadas calculadas previamente divididas por el número total de ensayos, 45, por condición.

A continuación, cree la frecuencia de distribución acumulativa, o CDF, sumando el total de probabilidades en ejecución en las ubicaciones cuantificadas para cada una de las tres condiciones experimentales. El CDF de la condición multisensorial representa el CDF real. Para calcular el CDF pronosticado, sume los dos CDF unisensoriales con un límite superior establecido en uno.

Utilice esta fórmula en cada una de las 21 ubicaciones de tiempo cuantificadas. Comience en el percentil cero, y continúe hasta el percentil 100 para la bin 21. A continuación, para llevar a cabo la prueba de la desigualdad del modelo de carrera, reste el CDF previsto del CDF real para cada una de las 21 ubicaciones de tiempo cuantificadas para obtener los valores de diferencia.

Trazar estos 21 valores como un gráfico de líneas, donde el eje X representa cada una de las bandejas de tiempo cuantificadas y el eje Y representa la diferencia de probabilidad entre los CDF reales y predichos. Aquí, los valores positivos en cualquier latencia indican la integración de los estímulos unisensoriales y reflejan una violación del IMC. Para cuantificar el efecto multisensorial a nivel de grupo, el grupo promedia los datos de RMI individuales en todos los participantes.

Utilice una hoja de cálculo para asignar individuos a filas y ubicaciones de tiempo a columnas. A continuación, en una nueva hoja de cálculo, coloque los 21 valores de diferencia calculados anteriormente en filas individuales y valores medios dentro de las ubicaciones de tiempo para crear una forma de onda de diferencia promediada por grupo. A continuación, trace el promedio del grupo 21 valores como un gráfico de líneas, donde el eje X representa cada una de las bandejas de tiempo cuantificadas y el eje Y representa la diferencia de probabilidad entre los CDF.

Por último, calcule el área debajo de la curva para cada individuo utilizando los datos de uno participantes como ejemplo. Sume el valor de diferencia CDF en la ubicación de tiempo uno con el valor de diferencia CDF en la ubicación de tiempo dos y, a continuación, divida por dos. Inspeccione visualmente cada par consecutivo de ubicaciones de tiempo que contengan valores positivos.

Entonces, sume estos resultados para generar el AUC total de la onda de diferencia del CDF durante el rango de percentil violado de 0.00 a 0.10. Los resultados indican que se produce una infracción promedio de grupo en el rango de percentil de cero a 10% para una muestra de 333 adultos mayores. El número total de valores positivos, cero, uno, dos o tres, para esos tres cuantiles, 0,00 a 0,10, determina a qué grupo de clasificación multisensorial se asigna una persona, ya sea deficiente, pobre, buena o superior, respectivamente.

Como hemos descrito anteriormente, es fundamental evitar los procedimientos de recorte de datos, ya que sesga las distribuciones RT. Los tiempos de reacción lentos y los ensayos omitidos deben ajustarse al infinito. El objetivo principal aquí era desarrollar un fenotipo robusto de integración multisensorial.

Dicho esto, somos conscientes de los patrones diferenciales de integración multisensorial en el envejecimiento, y nuestro siguiente paso será descubrir las redes neuronales responsables de dichos procesos integradores mientras determinamos cómo las alteraciones estructurales o funcionales específicas contribuyen a los patrones de integración diferencial. Estamos trabajando en la identificación de los correlatos neuronales asociados con la integración visual-somatosensorial en el envejecimiento, y creemos que tales desarrollos proporcionarán información sobre varias enfermedades, incluyendo pero no limitado a la enfermedad de Alzheimer y Parkinson.