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Enregistrement W2399050241 · doi:10.1177/1545968316650282

Remodeling of Neuronal Circuits After Reach Training in Chronic Capsular Stroke

2016· article· en· W2399050241 sur OpenAlexaff
Jongwook Cho, Dae‐Hyuk Kwon, Ra Gyung Kim, Hanlim Song, Pedro Rosa‐Neto, Min‐Cheol Lee, Hyoung-Ihl Kim

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)NeuroscienceNeuroplasticityMotor learningDiaschisisSensory systemMotor cortexMedicineStroke recoveryInternal capsuleLesionPsychologyPathologyMagnetic resonance imagingCerebellumRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subcortical capsular stroke has a poor prognosis, and it is not yet fully understood how and under what circumstances reach training contributes to motor recovery. Objective This study was performed to investigate changes in neuronal circuits and motor recovery in a chronic capsular stroke model in the presence or absence of reach training. METHOD: We generated photothrombotic capsular lesions in 42 Sprague-Dawley rats and evaluated motor recovery with or without daily training in a single-pellet reaching task (SPRT). We used 2-deoxy-2-[18F]-fluoro-D-glucose-microPET (positron emission tomography) to assess remodeling of neuronal circuits. RESULTS: SPRT training was selectively beneficial only for the group with incomplete capsular destruction (P < .05), suggesting the relevance of plasticity in the remaining capsular fibers for motor recovery. Groups that did not receive SPRT training showed no motor recovery at all. The microPET analysis demonstrated that motor recovery was correlated with a reduction in cortical diaschisis in ipsilesional motor and sensory cortices and in the contralesional sensory cortex (Pearson's correlation, P < .05). We also observed training-dependent subcortical activation in the contralesional red nucleus, the internal capsule, and the ventral hippocampus (P < .0025; false discovery rate q < 0.05). The groups without reach training did not show the same degree of reduction in diaschisis or activation of the red nucleus. CONCLUSIONS: Our results suggest that motor recovery and remodeling of neuronal circuits after capsular stroke depend on the magnitude of the capsular lesion and on the presence or absence of reach training. Task-specific training is strongly indicated only when there is incomplete destruction of the capsular fibers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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