5 Hz repetitive transcranial magnetic stimulation over the ipsilesional sensory cortex enhances motor learning after stroke
Notice bibliographique
Résumé
Sensory feedback is critical for motor learning, and thus to neurorehabilitation after stroke. Whether enhancing sensory feedback by applying excitatory repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) over the ipsilesional primary sensory cortex (IL-S1) might enhance motor learning in chronic stroke has yet to be investigated. The present study investigated the effects of 5 Hz rTMS over IL-S1 paired with skilled motor practice on motor learning, hemiparetic cutaneous somatosensation, and motor function. Individuals with unilateral chronic stroke were pseudo-randomly divided into either Active or Sham 5 Hz rTMS groups (n = 11/group). Following stimulation, both groups practiced a Serial Tracking Task (STT) with the hemiparetic arm; this was repeated for 5 days. Performance on the STT was quantified by response time, peak velocity, and cumulative distance tracked at baseline, during the 5 days of practice, and at a no-rTMS retention test. Cutaneous somatosensation was measured using two-point discrimination. Standardized sensorimotor tests were performed to assess whether the effects might generalize to impact hemiparetic arm function. The active 5 Hz rTMS + training group demonstrated significantly greater improvements in STT performance {response time [F (1, 286.04) = 13.016, p < 0.0005], peak velocity [F (1, 285.95) = 4.111, p = 0.044], and cumulative distance [F (1, 285.92) = 4.076, p = 0.044]} and cutaneous somatosensation [F (1, 21.15) = 8.793, p = 0.007] across all sessions compared to the sham rTMS + training group. Measures of upper extremity motor function were not significantly different for either group. Our preliminary results suggest that, when paired with motor practice, 5 Hz rTMS over IL-S1 enhances motor learning related change in individuals with chronic stroke, potentially as a consequence of improved cutaneous somatosensation, however no improvement in general upper extremity function was observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».