Variability in stroke motor outcome is explained by structural and functional integrity of the motor system
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».