Usando a desigualdade de modelo de corrida para quantificar efeitos de integração multissensorial comportamental

As interações entre os sistemas sensoriais são essenciais para as funções diárias. Embora os efeitos de integração multissensorial sejam medidos em uma ampla variedade de populações usando combinações sensoriais variadas e diferentes abordagens de neurociência [incluindo, mas não limitado ao psicofísico, eletrofisiológico e neuroimagem metodologias]^{1,2,3,4,5,6,7,8},⁹, atualmente um padrão ouro para quantificando a integração multissensorial. Dado que experimentos multissensoriais tipicamente contêm um componente comportamental, os dados do tempo de reação (RT) são freqüentemente examinados para determinar a existência de um fenômeno conhecido chamado efeito de sinais redundantes¹⁰. Como o próprio nome sugere, os sinais sensoriais simultâneos fornecem informações redundantes, que normalmente produzem RTs mais rápidos. modelos de raça e de coativação são usados para explicar o efeito de sinais redundantes acima mencionados¹¹. modelos de corrida, o sinal unisensory que é processado o mais rápido é o vencedor da corrida e é responsável por produzir a resposta comportamental. No entanto, evidências de coativação ocorrem quando as respostas aos estímulos multissensoriais são mais rápidas do que os modelos de corrida preveem.

Versões anteriores do modelo de corrida são intrinsecamente controverso^12,13 como eles são referidos por alguns como excessivamente conservador^14,15 e supostamente conter limitações sobre a independência entre os tempos de detecção unisensory constituintes inerentes à condição multissensorial¹⁶. Em um esforço para abordar algumas dessas limitações, Colonius & Diederich¹⁶ desenvolveu um teste de modelo de corrida mais convencional:

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Quando as frequências de distribuição cumulativa (CDFs) das condições unisensory (por exemplo, A & B; com um limite superior de um) são comparadas com a CDF da condição multisensorial simultânea (por exemplo, AB) para qualquer latência (t)^{11, 16 anos} de ^{, 17}. em geral, um CDF determina a frequência com que ocorre uma RT, dentro de um determinado intervalo de RTS, dividido pelo número total de apresentações de estímulos (ou seja, ensaios). Se o CDF da condição multisensorial real for menor ou igual ao CDF previsto derivado das condições unisensory

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Então o modelo da raça é aceitado e não há nenhuma evidência para a integração sensorial. No entanto, quando o CDF multisensorial é maior do que o CDF previsto derivado das condições unisensory, o modelo de corrida é rejeitado. A rejeição do modelo de raça indica que as interações multissensoriais de fontes sensoriais redundantes combinam de forma não linear, resultando em uma aceleração de RTs (por exemplo, facilitação de RT) para estímulos multisensoriais.

Um obstáculo principal que os investigadores multisensoriais enfrentam é como melhor quantificar os efeitos de integração. Por exemplo, no caso do paradigma multisensorial comportamental mais básico, onde os participantes são solicitados a realizar uma tarefa de tempo de reação simples, informações sobre precisão e velocidade são coletadas. Tais dados multissensoriais podem ser usados no face-valor ou manipulados usando várias aplicações matemáticas, incluindo mas não limitado a estimativa máxima de verossimilhança^18,19, CDFs¹¹, e várias outras estatísticas Abordagens. A maioria dos nossos estudos multisensoriais anteriores empregou abordagens quantitativas e probabilísticas em que os efeitos integrativos multissensoriais foram calculados por 1) subtraindo o tempo médio de reação (RT) a um evento multissensorial a partir do tempo médio de reação ( RT) ao evento unisensory mais curto, e 2) empregando CDFS para determinar se a facilitação de RT resultou das interações sinérgica facilitadas pela informação sensorial redundante^{8,20,21, 22} anos de ^{, 23}. no entanto, a metodologia anterior provavelmente não era sensível às diferenças individuais nos processos integrativos e os pesquisadores, desde então, postularam que a metodologia posterior (ou seja, CDFS) pode fornecer um melhor proxy para quantificar efeitos integrativos²⁴.

Gondan e Minakata recentemente publicou um tutorial sobre como testar com precisão a raça modelo desigualdade (RMI), uma vez que os pesquisadores muitas vezes fazem inúmeros erros durante a aquisição e pré-processamento estágios de RT coleta de dados e preparação²⁵. Primeiramente, os autores postular que é desfavorável para aplicar os procedimentos de aparamento de dados onde determinados a priori mínimos e máximos limites de RT são ajustados. Eles recomendam que respostas lentas e omitidas sejam definidas como infinito, em vez de excluídas. Em segundo lugar, dado que a RMI pode ser violada em qualquer latência, vários testes t são freqüentemente usados para testar a RMI em diferentes pontos de tempo (ou seja, quantis); Infelizmente, essa prática leva ao aumento do erro tipo I e reduziu substancialmente o poder estatístico. Para evitar esses problemas, é recomendável que o RMI seja testado em um intervalo de tempo específico. Alguns pesquisadores sugeriram que faz sentido testar o quartil mais rápido de respostas (0-25%)²⁶ ou algumas janelas pré-identificadas (ou seja, 10-25%)^24,27 como efeitos de integração multissensorial são tipicamente observados durante esse intervalo de tempo; no entanto, argumentamos que o intervalo de percentil a ser testado deve ser ditado pelo conjunto de dados real (consulte a seção de protocolo 5). O problema de depender de dados publicados de jovens adultos ou simulações de computador é que os adultos mais velhos manifestam distribuições RT muito diferentes, provavelmente devido aos declínios relacionados à idade em sistemas sensoriais. Teste de significância do modelo de corrida só deve ser testado sobre porções violadas (valores positivos) da onda de diferença de média de grupo entre CDFs reais e preditos da coorte de estudo.

Para tal, foi demonstrado um efeito protetor da integração multissensorial em idosos saudáveis, utilizando o teste convencional do modelo de corrida¹⁶ e os princípios estabelecidos por gondan e os colegas²⁵ . De fato, a maior magnitude da RMI Visual-somatossensorial (um proxy para a integração multissensorial) foi encontrada para ser associada a um melhor desempenho do equilíbrio, menor probabilidade de quedas de incidentes e aumento do desempenho espacial da marcha^28,29.

O objetivo do experimento atual é fornecer aos pesquisadores um tutorial passo a passo para calcular a magnitude dos efeitos de integração multissensorial usando a RMI, para facilitar o aumento da produção de diversos estudos translacionais de pesquisa em todo muitas populações clínicas diferentes. Note-se que os dados apresentados no presente estudo são de experimentos Visual-somatosensory recentemente publicados conduzidos em adultos mais velhos saudáveis^28,29, mas esta metodologia pode ser aplicada a várias coortes em muitos diferentes experimentos experimentais, utilizando um vasto leque de combinações multissensoriais.