Impact of 5‐Hz <scp>rTMS</scp> over the primary sensory cortex is related to white matter volume in individuals with chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a non-invasive brain stimulation technique that may facilitate mechanisms of motor learning. In a recent single-blind, pseudo-randomized study, we showed that 5-Hz rTMS over ipsilesional primary somatosensory cortex followed by practice of a skilled motor task enhanced motor learning compared with sham rTMS + practice in individuals with chronic stroke. However, the beneficial effect of stimulation was inconsistent. The current study examined how differences in sensorimotor cortex morphology might predict rTMS-related improvements in motor learning in these individuals. High-resolution T1-weighted magnetic resonance images were acquired and processed in FreeSurfer using a newly developed automated, whole brain parcellation technique. Gray matter and white matter volumes of the ipsilesional primary somatosensory and motor cortices were extracted. A significant positive association was observed between the volume of white matter in the primary somatosensory cortex and motor learning-related change, exclusively in the group that received active 5-Hz rTMS. A regression model with age, gray matter and white matter volumes as predictors was significant for predicting motor learning-related change in individuals who received active TMS. White matter volume predicted the greatest amount of variance (47.6%). The same model was non-significant when volumes of the primary motor cortex were considered. We conclude that white matter volume in the cortex underlying the TMS coil may be a novel predictor for behavioral response to 5-Hz rTMS over the ipsilesional primary somatosensory followed by motor practice.
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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 | 0,000 | 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 ».