Is Environmental Enrichment Ready for Clinical Application in Human Post-stroke Rehabilitation?
Notice bibliographique
Résumé
Environmental enrichment (EE) has been widely used as a means to enhance brain plasticity mechanisms (e.g., increased dendritic branching, synaptogenesis, etc.) and improve behavioral function in both normal and brain-damaged animals. In spite of the demonstrated efficacy of EE for enhancing brain plasticity, it has largely remained a laboratory phenomenon with little translation to the clinical setting. Impediments to the implementation of enrichment as an intervention for human stroke rehabilitation and a lack of clinical translation can be attributed to a number of factors not limited to: (i) concerns that EE is actually the "normal state" for animals, whereas standard housing is a form of impoverishment; (ii) difficulty in standardizing EE conditions across clinical sites; (iii) the exact mechanisms underlying the beneficial actions of enrichment are largely correlative in nature; (iv) a lack of knowledge concerning what aspects of enrichment (e.g., exercise, socialization, cognitive stimulation) represent the critical or active ingredients for enhancing brain plasticity; and (v) the required "dose" of enrichment is unknown, since most laboratory studies employ continuous periods of enrichment, a condition that most clinicians view as impractical. In this review article, we summarize preclinical stroke recovery studies that have successfully utilized EE to promote functional recovery and highlight the potential underlying mechanisms. Subsequently, we discuss how EE is being applied in a clinical setting and address differences in preclinical and clinical EE work to date. It is argued that the best way forward is through the careful alignment of preclinical and clinical rehabilitation research. A combination of both approaches will allow research to fully address gaps in knowledge and facilitate the implementation of EE to the clinical setting.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».