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Enregistrement W2114623260 · doi:10.1179/016164103771953862

Motor cortex stimulation enhances motor recovery and reduces peri-infarct dysfunction following ischemic insult

2003· article· en· W2114623260 sur OpenAlexaff
Jeffrey A. Kleim, Rochelle Bruneau, Penny M. VandenBerg, Erin MacDonald, Renee Mulrooney, David Pocock

Notice bibliographique

RevueNeurological Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor cortexForelimbStimulationNeuroscienceMicrostimulationStroke (engine)NeurophysiologyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychologyCortex (anatomy)Functional electrical stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recovery of motor function following stroke is believed to be supported, at least in part, by functional compensation involving residual neural tissue. The present study used a rodent model of focal ischemia and intracortical microstimulation (ICMS) to examine the behavioral and physiological effects of cortical stimulation in combination with motor rehabilitation. Adult rats were trained to criterion on a single pellet reaching task before ICMS was used to derive maps of movement representations within forelimb motor cortex contralateral to the trained paw. All animals then received a focal ischemic infarct within the motor map. A cortical surface electrode was implanted over the motor cortex. Low levels of electrical stimulation were applied during rehabilitative training on the same reaching task for 10 days and ICMS used to derive a second motor map. Results showed that both monopolar and bipolar cortical stimulation significantly enhanced motor recovery and increased the area of cortex from which microstimulation movements could be evoked. The results demonstrate the behavioral and neurophysiological benefits of cortical stimulation in combination with rehabilitation for recovery from stroke.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations241
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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