Clinical Assessment of Motor Imagery After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate: (1) the effects of a stroke on motor imagery vividness as measured by the Kinesthetic and Visual Imagery Questionnaire (KVIQ-20); (2) the influence of the lesion side; and (3) the symmetry of motor imagery. METHODS: Thirty-two persons who had sustained a stroke, in the right (n = 19) or left (n = 13) cerebral hemisphere, and 32 age-matched healthy persons participated. The KVIQ-20 assesses on a 5-point ordinal scale the clarity of the image (visual scale) and the intensity of the sensations (kinesthetic scale) that the subjects are able to imagine from the first-person perspective. RESULTS: In both groups, the visual scores were higher (P = .0001) than the kinesthetic scores and there was no group difference. Likewise, visual scores remained higher than kinesthetic scores irrespective of the lesion side. The visual scores poststroke were higher (P = .001) when imagining upper limb movements on the unaffected side than those on the affected side. When focusing on the lower limb only, however, the kinesthetic scores were higher (P = .001) when imagining movements of the unaffected compared to those on the affected side. CONCLUSIONS: The vividness of motor imagery poststroke remains similar to that of age-matched healthy persons and is not affected by the side of the lesion. However, after stroke motor imagery is not symmetrical and motor imagery vividness is better when imagining movements on the unaffected than on the affected side, indicating an overestimation possibly related to a hemispheric imbalance or a recalibration of motor imagery perception.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».