Abstract WP150: The Effects of Chronic Stroke on Brain Function While Driving
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic stroke may lead to persistent cognitive deficits in multiple domains. Despite this issue, there are no clear guidelines about post-stroke fitness to drive, due to a limited understanding of how stroke impairs brain networks essential for driving. We hypothesize reduced activity in driving-related brain regions, for more cognitively demanding tasks (e.g. left turns with traffic, distraction) and individuals with poorer neurocognitive test scores. Methods: we tested 7 adults with prior ischemic stroke (44-71 yrs.) and imaged brain function using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) while they performed simulated driving scenarios, using our novel MRI-compatible simulator system. Performance was compared to 10 healthy age-matched controls (56-75 yrs.). Results: chronic stroke patients showed similar posterior brain activations as controls (e.g. visual and prefrontal lobes, precuneus). However, individuals with lower neurocognitive test scores (e.g. Montreal Cognitive Assessment, Trail-Making Test) had greater posterior activation during turning tasks, potentially due to increased cognitive effort. They also showed greater reductions in activity during distraction tasks, indicating brain function is more sensitive to distracting stimuli. Functional abnormalities were not proximal to infarcts, indicating non-focal alterations of brain networks following stroke. Conclusions: This is the first demonstration of systematic changes in brain function for stroke patients, and relation to clinical measures. This may have implications in our understanding of how stroke affects brain function during integrative, real-world tasks.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».