Motor Skill Learning Is Associated With Diffusion Characteristics of White Matter in Individuals With Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Imaging advances allow investigation of white matter after stroke; a growing body of literature has shown links between diffusion-based measures of white matter microstructure and motor function. However, the relationship between these measures and motor skill learning has not been considered in individuals with stroke. The aim of this study was to investigate the relationships between posttraining white matter microstructural status, as indexed by diffusion tensor imaging within the ipsilesional posterior limb of the internal capsule (PLIC), and learning of a novel motor task in individuals with chronic stroke. METHODS: A total of 13 participants with chronic stroke and 9 healthy controls practiced a visuomotor pursuit task across 5 sessions. Change in motor behavior associated with learning was indexed by comparing baseline performance with a delayed retention test. Fractional anisotropy (FA) indexed at the retention test was the primary diffusion tensor imaging-derived outcome measure. RESULTS: In individuals with chronic stroke, we discovered an association between posttraining ipsilesional PLIC FA and the magnitude of change associated with motor learning; hierarchical multiple linear regression analyses revealed that the combination of age, time poststroke, and ipsilesional PLIC FA posttraining was associated with motor learning-related change (R = 0.649; P = 0.02). Baseline motor performance was not related to posttraining ipsilesional PLIC FA. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Diffusion characteristics of posttraining ipsilesional PLIC were linked to the magnitude of change in skilled motor behavior. These results imply that the microstructural properties of regional white matter indexed by diffusion behavior may be an important factor to consider when determining potential response to rehabilitation in persons with stroke. VIDEO ABSTRACT AVAILABLE: (see Video, Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/JNPT/A59) for more insights from the authors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».