Reorganization of Brain Function During Force Production After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Damage to motor areas of the brain caused by stroke can produce devastating motor deficits, including aberrant control of force. Reorganization of brain function is a fundamental mechanism involved in recovery of motor control after stroke, and recent advances in neuroimaging have enabled study of this reorganization. This review focuses on neuroimaging studies that have examined reorganization of brain function during force production and force modulation after stroke. METHODS: The type and extent of reorganization after stroke were characterized by three factors: severity of injury, time after stroke, and impact of therapeutic interventions on brain activation during force production. Twenty-six studies meeting the inclusion criteria could be identified in MEDLINE (1980-2007). RESULTS: Relevant characteristics of studies (lesion location, chronicity of stroke, and motor task) and mapping techniques varied. During force production, increased activation in secondary motor areas occurred in persons with more severe strokes. Reduced recruitment of secondary motor areas during force production was found as a function of increased time since stroke. During force modulation, increased activation in motor areas occurred with greater force generation. Persons with more severe stroke showed greater activation with increasing force compared with persons with less severe stroke. Alteration of brain activation during and after rehabilitative interventions was identified in some studies. DISCUSSION AND CONCLUSION: This systematic review establishes that reorganization of brain function during force production and force modulation can occur after stroke. These findings imply that therapeutic strategies may target brain reorganization to improve force control and functional recovery after stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».