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Enregistrement W2029578544 · doi:10.1310/tsr1501-1

Sleep Enhances Implicit Motor Skill Learning in Individuals Poststroke

2008· article· en· W2029578544 sur OpenAlexaff
Catherine Siengsukon, Lara A. Boyd

Notice bibliographique

RevueTopics in Stroke Rehabilitation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFoundation for Physical Therapy
Mots-clésSleep (system call)Physical medicine and rehabilitationMotor learningMotor skillPsychologyStroke (engine)Implicit learningMedicinePhysical therapyNeuroscienceCognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although sleep has been demonstrated to be critical for learning and the consolidation of memories in neurologically intact individuals, the importance of sleep for learning in neuropathological populations remains unknown. METHOD: To assess the influence of sleep on implicit motor skill learning and memory consolidation post stroke, 18 individuals with stroke and 18 neurologically intact age-matched individuals were assigned to either the sleep group (slept between practice of a continuous tracking task and retention testing) or the no-sleep group (stayed awake between practice and retention testing). RESULTS: Only the individuals post stroke who slept between practice and retention testing demonstrated implicit motor learning at retention. The individuals with stroke who did not sleep and both the age-matched control groups (sleep and no-sleep) failed to demonstrate learning. These findings provide evidence that after stroke individuals can enhance implicit motor skill learning and motor memory consolidation by sleeping between practice and retention tests. CONCLUSION: These data suggest that ensuring adequate sleep between rehabilitation therapy sessions and normalizing sleep cycles following stroke may be important variables that can positively influence implicit motor learning after stroke-related brain damage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations86
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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