Harnessing neuroplasticity for clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Neuroplasticity can be defined as the ability of the nervous system to respond to intrinsic or extrinsic stimuli by reorganizing its structure, function and connections. Major advances in the understanding of neuroplasticity have to date yielded few established interventions. To advance the translation of neuroplasticity research towards clinical applications, the National Institutes of Health Blueprint for Neuroscience Research sponsored a workshop in 2009. Basic and clinical researchers in disciplines from central nervous system injury/stroke, mental/addictive disorders, paediatric/developmental disorders and neurodegeneration/ageing identified cardinal examples of neuroplasticity, underlying mechanisms, therapeutic implications and common denominators. Promising therapies that may enhance training-induced cognitive and motor learning, such as brain stimulation and neuropharmacological interventions, were identified, along with questions of how best to use this body of information to reduce human disability. Improved understanding of adaptive mechanisms at every level, from molecules to synapses, to networks, to behaviour, can be gained from iterative collaborations between basic and clinical researchers. Lessons can be gleaned from studying fields related to plasticity, such as development, critical periods, learning and response to disease. Improved means of assessing neuroplasticity in humans, including biomarkers for predicting and monitoring treatment response, are needed. Neuroplasticity occurs with many variations, in many forms, and in many contexts. However, common themes in plasticity that emerge across diverse central nervous system conditions include experience dependence, time sensitivity and the importance of motivation and attention. Integration of information across disciplines should enhance opportunities for the translation of neuroplasticity and circuit retraining research into effective clinical therapies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».