MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2027269888 · doi:10.1177/0883073815572686

Resting State and Diffusion Neuroimaging Predictors of Clinical Improvements Following Constraint-Induced Movement Therapy in Children With Hemiplegic Cerebral Palsy

2015· article· en· W2027269888 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Y. Manning, Darcy Fehlings, Ronit Mesterman, Jan Willem Gorter, Lauren Switzer, Craig Campbell, Ravi S. Menon

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster UniversityUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstraint-induced movement therapyNeuroimagingCerebral palsyDiffusion MRIMagnetic resonance imagingFunctional magnetic resonance imagingInternal capsuleResting state fMRIPhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicinePhysical therapyNeuroscienceRadiologyUpper limb

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim was to identify neuroimaging predictors of clinical improvements following constraint-induced movement therapy. Resting state functional magnetic resonance and diffusion tensor imaging data was acquired in 7 children with hemiplegic cerebral palsy. Clinical and magnetic resonance imaging (MRI) data were acquired at baseline and 1 month later following a 3-week constraint therapy regimen. A more negative baseline laterality index characterizing an atypical unilateral sensorimotor resting state network significantly correlated with an improvement in the Canadian Occupational Performance Measure score (r = -0.81, P = .03). A more unilateral network with decreased activity in the affected hemisphere was associated with greater improvements in clinical scores. Higher mean diffusivity in the posterior limb of the internal capsule of the affect tract correlated significantly with improvements in the Jebsen-Taylor score (r = -0.83, P = .02). Children with more compromised networks and tracts improved the most following constraint therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Child NeurologyMême sujetCerebral Palsy and Movement DisordersTravaux en français237 207