Enhancement Of Motor Recovery Through Left Dorsolateral Prefrontal Cortex Stimulation After Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Two previous studies, which investigated transcranial direct current stimulation (tDCS) use in motor recovery after acute ischemic stroke, did not show tDCS to be effective in this regard. We speculated that additional left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) stimulation may enhance post stroke motor recovery. Methods: In the present randomized clinical trial, 20 acute ischemic stroke patients were recruited. Patients received real motor cortex (M1) stimulation in both arms of the trial. The two arms differed in terms of real vs. sham stimulation over the left DLPFC. Motor component of the Fugl-Meyer upper extremity assessment (FM) and Action Research Arm Test (ARAT) scores were used to assess primary outcomes, and non-linear mixed effects models were used for data analyses.Results: Primary outcome measures improved more and faster among the real stimulation group. During the first days of stimulations, sham group’s FM scores increased 1.2 scores per day, while real group’s scores increased 1.7 scores per day (P = 0.003). In the following days, FM improvement decelerated in both groups. Based on the derived models, a hypothetical stroke patient with baseline FM score of 15 improves to 32 in the sham stimulation group and to 41 in the real stimulation group within the first month after stroke. Models with ARAT scores yielded nearly similar results.Conclusion: The current study results showed that left DLPFC stimulation in conjunction with M1 stimulation resulted in better motor recovery than M1 stimulation alone.
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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 ».