Does Stroke Rehabilitation Really Matter? Part B: An Algorithm for Prescribing an Effective Intensity of Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The proportional recovery rule suggests that current rehabilitation practices may have limited ability to influence stroke recovery. However, the appropriate intensity of rehabilitation needed to achieve recovery remains unknown. Similarities between rodent and human recovery biomarkers may allow determination of rehabilitation thresholds necessary to activate endogenous biological recovery processes. OBJECTIVE: We determined the relative influence that clinically relevant biomarkers of stroke recovery exert on functional outcome. These biomarkers were then used to generate an algorithm that prescribes individualized intensities of rehabilitation necessary for recovery of function. METHODS: A retrospective cohort of 593 male Sprague-Dawley rats was used to identify biomarkers that best predicted poststroke change in pellet retrieval in the Montoya staircase-reaching task using multiple linear regression. Prospective manipulation of these factors using endothelin-1-induced stroke (n = 49) was used to validate the model. RESULTS: Rehabilitation was necessary to reliably predict recovery across the continuum of stroke severity. As infarct volume and initial impairment increased, more intensive rehabilitation was required to engage recovery. In this model, we prescribed the specific dose of daily rehabilitation required for rats to achieve significant motor recovery using the biomarkers of initial poststroke impairment and infarct volume. CONCLUSIONS: Our algorithm demonstrates an individualized approach to stroke rehabilitation, wherein imaging and functional performance measures can be used to develop an optimized rehabilitation paradigm for rats, particularly those with severe impairments. Exploring this approach in human patients could lead to an increase in the proportion of individuals experiencing recovery of lost motor function poststroke.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».