Sensory-parietal cortical stimulation improves motor recovery in severe capsular infarct
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of subcortical white matter strokes in elderly patients is on the rise, but these patients show mixed responses to conventional rehabilitative interventions. To examine whether cortical electrical stimulation can promote motor recovery after white matter stroke, we delivered stimulation to a small or wide region of sensory-parietal cortex for two weeks in a rodent model of circumscribed subcortical capsular infarct. The sham-operated group (SOG) showed persistent and severe motor impairments together with decreased activation in bilateral sensorimotor cortices and striatum. In contrast, sensory-parietal cortex stimulation significantly improved motor recovery: final recovery levels were 72.9% of prelesion levels in the wide stimulation group (WSG) and 37% of prelesion levels in the small stimulation group (SSG). The microPET imaging showed reversal of cortical diaschisis in both groups: in both hemispheres for the WSG, and in the hemisphere ipsilateral to stimulation in the SSG. In addition, we observed activation of the corpus callosum and subcortical corticostriatal structures after stimulation. The results from the c-Fos mapping study were grossly consistent with the microPET imaging. Sensory-parietal cortex stimulation may therefore be a useful strategy for overcoming the limits of rehabilitative training in patients with severe forms of subcortical capsular infarct.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».