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Enregistrement W2791091921 · doi:10.3233/rnn-170790

Sensorimotor integration in chronic stroke: Baseline differences and response to sensory training

2018· article· en· W2791091921 sur OpenAlexafffund
Katlyn E. Brown, Jason L. Neva, Samantha J. Feldman, Richard Staines, Lara A. Boyd

Notice bibliographique

RevueRestorative Neurology and Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSensory systemStroke (engine)Baseline (sea)Physical medicine and rehabilitationChronic strokePsychologyTraining (meteorology)MedicineNeuroscienceRehabilitationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The integration of somatosensory information from the environment into the motor cortex to inform movement is essential for motor function. As motor deficits commonly persist into the chronic phase of stroke recovery, it is important to understand potential contributing factors to these deficits, as well as their relationship with motor function. To date the impact of chronic stroke on sensorimotor integration has not been thoroughly investigated. OBJECTIVES: The current study aimed to comprehensively examine the influence of chronic stroke on sensorimotor integration, and determine whether sensorimotor integration can be modified with an intervention. Further, it determined the relationship between neurophysiological measures of sensorimotor integration and motor deficits post-stroke. METHODS: Fourteen individuals with chronic stroke and twelve older healthy controls participated. Motor impairment and function were quantified in individuals with chronic stroke. Baseline neurophysiology was assessed using nerve-based measures (short- and long-latency afferent inhibition, afferent facilitation) and vibration-based measures of sensorimotor integration, which paired vibration with single and paired-pulse TMS techniques. Neurophysiological assessment was performed before and after a vibration-based sensory training paradigm to assess changes within these circuits. RESULTS: Vibration-based, but not nerve-based measures of sensorimotor integration were different in individuals with chronic stroke, as compared to older healthy controls, suggesting that stroke differentially impacts integration of specific types of somatosensory information. Sensorimotor integration was behaviourally relevant in that it related to both motor function and impairment post-stroke. Finally, sensory training modulated sensorimotor integration in individuals with chronic stroke and controls. CONCLUSION: Sensorimotor integration is differentially impacted by chronic stroke based on the type of afferent feedback. However, both nerve-based and vibration-based measures relate to motor impairment and function in individuals with chronic stroke.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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