Brain state–dependent stimulation boosts functional recovery following stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adjuvant protocols devised to enhance motor recovery in subacute stroke patients have failed to show benefits with respect to classic therapeutic interventions. Here, we evaluate the efficacy of a novel brain state-dependent intervention based on known mechanisms of memory and learning that is integrated as part of the weekly rehabilitation program in subacute stroke patients. METHODS: Twenty-four hospitalized subacute stroke patients were randomly assigned to 2 intervention groups: (1) the associative group received 30 pairings of a peripheral electrical nerve stimulus (ES) such that the generated afferent volley arrived precisely during the most active phase of the motor cortex as patients attempted to perform a movement; and (2) in the control group, the ES intensity was too low to generate a stimulation of the nerve. Functional (including the lower extremity Fugl-Meyer assessment [LE-FM; primary outcome measure]) and neurophysiological (changes in motor evoked potentials [MEPs]) assessments were performed prior to and following the intervention period. RESULTS: The associative group significantly improved functional recovery with respect to the control group (median [interquartile range] LE-FM improvement = 6.5 [3.5-8.25] and 3 [0.75-3], respectively; p = 0.029). Significant increases in MEP amplitude were seen following all sessions in the associative group only (p ≤ 0.006). INTERPRETATION: This is the first evidence of a clinical effect of a neuromodulatory intervention in the subacute phase of stroke. This was evident with relatively few repetitions in comparison to available techniques, making it a clinically viable approach. The results indicate the potential of the proposed neuromodulation system in daily clinical routine for stroke rehabilitation. ANN NEUROL 2019;85:84-95.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».