Evaluation of differences in brain neurophysiology and morphometry associated with hand function in individuals with chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rehabilitation interventions need to be optimized to maximize therapeutic effects and minimize stroke-related disability. However, a comprehensive understanding of the neural substrates underlying recovery is lacking. The purpose of this study was to investigate relationships between brain anatomy, physiology and hand motor function in individuals with chronic stroke. METHODS: Transcranial magnetic stimulation (TMS) and magnetic resonance imaging (MRI) approaches were used to evaluate cortical excitability and brain structural morphometry in individuals with chronic stroke. Hemispheric differences and relationships between these measures and hand dexterity were evaluated. RESULTS: Hemispheric differences were observed for TMS and MRI measures. Bilateral hand dexterity correlated with TMS resting motor threshold and precentral gyral thickness. Transcallosal inhibition across hemispheres was positively associated with midcallosal white matter volume. Regression modeling results demonstrated that combining TMS and MRI measures predicted unique amounts of variance in hand dexterity. CONCLUSIONS: RESULTS confirm and extend findings showing differences in brain structure and function after stroke. RESULTS suggested a structure-function relationship underlying interhemispheric connectivity in chronic stroke. The utility of combined TMS and MRI measures to predict motor function can be used in future investigations to aid identifying optimal biomarkers of stroke recovery to predict response to rehabilitation to maximize treatment outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».