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Enregistrement W2808184820 · doi:10.1038/s41598-018-27541-8

Variability in stroke motor outcome is explained by structural and functional integrity of the motor system

2018· article· en· W2808184820 sur OpenAlexafffund
Timothy K. Lam, Malcolm A. Binns, Kie Honjo, Deirdre Dawson, Bernhard Roß, Donald T. Stuss, Sandra E. Black, J. Jean Chen, Takako Fujioka, Joyce L. Chen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSunnybrook HospitalPublic Health OntarioBaycrest HospitalSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCorticospinal tractPhysical medicine and rehabilitationMedicineStroke (engine)Motor cortexMotor systemFunctional connectivityMotor impairmentNeuroscienceDiffusion MRIMagnetic resonance imagingPsychologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomarkers that represent the structural and functional integrity of the motor system enable us to better assess motor outcome post-stroke. The degree of overlap between the stroke lesion and corticospinal tract (CST Injury) is a measure of the structural integrity of the motor system, whereas the left-to-right motor cortex resting state connectivity (LM1-RM1 rs-connectivity) is a measure of its functional integrity. CST Injury and LM1-RM1 rs-connectivity each individually correlate with motor outcome post-stroke, but less is understood about the relationship between these biomarkers. Thus, this study investigates the relationship between CST Injury and LM1-RM1 rs-connectivity, individually and together, with motor outcome. Twenty-seven participants with upper limb motor deficits post-stroke completed motor assessments and underwent MRI at one time point. CST Injury and LM1-RM1 rs-connectivity were derived from T1-weighted and resting state functional MRI scans, respectively. We performed hierarchical multiple regression analyses to determine the contribution of each biomarker in explaining motor outcome. The interaction between CST Injury and LM1-RM1 rs-connectivity does not significantly contribute to the variability in motor outcome. However, inclusion of both CST Injury and LM1-RM1 rs-connectivity explains more variability in motor outcome, than either alone. We suggest both biomarkers provide distinct information about an individual's motor outcome.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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