Implicit sequence‐specific motor learning after subcortical stroke is associated with increased prefrontal brain activations: An fMRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Implicit motor learning is preserved after stroke, but how the brain compensates for damage to facilitate learning is unclear. We used a random effects analysis to determine how stroke alters patterns of brain activity during implicit sequence-specific motor learning as compared to general improvements in motor control. Nine healthy participants and nine individuals with chronic, right focal subcortical stroke performed a continuous joystick-based tracking task during an initial functional magnetic resonance images (fMRI) session, over 5 days of practice, and a retention test during a separate fMRI session. Sequence-specific implicit motor learning was differentiated from general improvements in motor control by comparing tracking performance on a novel, repeated tracking sequence during early practice and again at the retention test. Both groups demonstrated implicit sequence-specific motor learning at the retention test, yet substantial differences were apparent. At retention, healthy control participants demonstrated increased blood oxygenation level dependent (BOLD) response in left dorsal premotor cortex (PMd; BA 6) but decreased BOLD response left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC; BA 9) during repeated sequence tracking. In contrast, at retention individuals with stroke did not show this reduction in DLPFC during repeated tracking. Instead implicit sequence-specific motor learning and general improvements in motor control were associated with increased BOLD response in the left middle frontal gyrus BA 8, regardless of sequence type after stroke. These data emphasize the potential importance of a prefrontal-based attentional network for implicit motor learning after stroke. This study is the first to highlight the importance of the prefrontal cortex for implicit sequence-specific motor learning after stroke.
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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 ».