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Enregistrement W2116470411 · doi:10.2522/ptj.20060164

Answering the Call: The Influence of Neuroimaging and Electrophysiological Evidence on Rehabilitation

2007· review· en· W2116470411 sur OpenAlexaff
Lara A. Boyd, Eric D. Vidoni, Janis J. Daly

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésNeuroimagingMagnetoencephalographyNeuroscienceFunctional neuroimagingElectrophysiologyPsychologyRehabilitationDiffusion MRIFunctional magnetic resonance imagingNeuroplasticityModalitiesSensory systemMagnetic resonance imagingElectroencephalographyPhysical medicine and rehabilitationMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional recovery after brain damage or disease is dependent on the neuroplastic capability of the cortex and the nonaffected brain. Following cortical injury in the motor and sensory regions, the adjacent spared neural tissues and related areas undergo modifications that are required in order to drive more normal motor control. Current rehabilitation models seek to stimulate functional recovery by capitalizing on the inherent potential of the brain for positive reorganization after neurological injury or disease. This article discusses how neuroimaging and electrophysiological data can inform clinical practice; representative data from the modalities of functional magnetic resonance imaging, diffusion tensor imaging, magnetoencephalography, electroencephalography, and positron emission tomography are cited. Data from a variety of central nervous system disease and damage models are presented to illustrate how rehabilitation practices are beginning to be shaped and informed by neuroimaging and electrophysiological data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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