Restoration of sensorimotor functions after spinal cord injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review is to discuss the achievements and perspectives regarding rehabilitation of sensorimotor functions after spinal cord injury. In the first part we discuss clinical approaches based on neuroplasticity, a term referring to all adaptive and maladaptive changes within the sensorimotor systems triggered by a spinal cord injury. Neuroplasticity can be facilitated through the training of movements with assistance as needed, and/or by electrical stimulation techniques. The success of such training in individuals with incomplete spinal cord injury critically depends on the presence of physiological proprioceptive input to the spinal cord leading to meaningful muscle activations during movement performances. The addition of rehabilitation technology, such as robotic devices allows for longer training times and provision of feedback information regarding changes in movement performance. Nevertheless, the improvement of function by such approaches for rehabilitation is limited. In the second part, we discuss preclinical approaches to restore function by compensating for the loss of descending input to spinal networks following complete spinal cord injury. This can be achieved with stimulation of spinal networks or approaches to restore their descending input. Electrical and pharmacological stimulation of spinal neural networks is still in an experimental stage; and despite promising repair studies in animal models, translations to humans up to now have not been convincing. It is likely that combinations of techniques targeting the promotion of axonal regeneration and meaningful plasticity are necessary to advance the restoration of function. In the future, refinement of animal studies may contribute to greater translational success.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle