Neural and Muscular Determinants of Dorsiflexor Weakness in Chronic Stroke Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Few examined the contribution of neural and muscular deficits to weakness in the same stroke subject. We determined maximal voluntary contraction (MVC) and 50 Hz torques, activation (twitch interpolation), electromyographic (EMG) amplitude and antagonist coactivation, and muscle volume using magnetic resonance imaging (MRI) of the dorsiflexors bilaterally in 7 chronic stroke subjects (40-67 y). Recordings of MVC and 50 Hz torque were also done in 7 control subjects (24-69 y) without stroke. The MVC torque was smaller in the contralesional than ipsilesilesional limb (29.8 ± 21.3 Nm vs. 42.5 ± 12.0 Nm, p = .04), and was associated with deficits in activation (r2 = .77) and EMG amplitude (r2 = .71). Antagonist coactivation percentage was not significantly different between limbs. Muscle volume, 50 Hz torque, and specific torque (50Hz torque/muscle volume) were also not different between sides. The concept that atrophy is commonplace after stroke is not supported by the results. Our findings indicate that dorsiflexor weakness in mobile stroke survivors is not explained by atrophy or reduced torque generating capacity suggesting an important role for central factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».