MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2324659657 · doi:10.1017/s0317167100005308

Progress in Clinical Neurosciences: Stroke Recovery and Rehabilitation

2006· review· en· W2324659657 sur OpenAlexafffundvenue
Robert Teasell, Nestor A. Bayona, Katherine Salter, Chelsea Hellings, Jamie Bitensky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Stroke NetworkHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)Stroke recoveryNeuroplasticityPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceSpontaneous recoveryPsychologyMedicineLesionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent literature has provided new insights into the role of rehabilitation in neurological recovery post-stroke. The present review combines results of animal and clinical research to provide a summary of published information regarding the mechanisms of neural recovery and impact of rehabilitation. METHODS: Plasticity of the uninjured and post-stroke brain is examined to provide a background for the examination of brain reorganization and recovery following stroke. SUMMARY AND CONCLUSIONS: Recent research has confirmed many of the basic underpinnings of rehabilitation and provided new insight into the role of rehabilitation in neurological recovery. Recovery post stroke is dependent upon cortical reorganization, and therefore, upon the presence of intact cortex, especially in areas adjacent to the infarct. Exposure to stimulating and complex environments and involvement in tasks or activities that are meaningful to the individual with stroke serves to increase cortical reorganization and enhance functional recovery. Additional factors associated with neurological recovery include size of stroke lesion, and the timing and intensity of therapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
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

Citations53
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences NeurologiquesMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207