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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».