Imaging functional motor connectivity in hemiparetic children with perinatal stroke
Notice bibliographique
Résumé
Perinatal stroke causes lifelong disability, particularly hemiparetic cerebral palsy. Arterial ischemic strokes (AIS) are large, cortical, and subcortical injuries acquired near birth due to acute occlusion of the middle cerebral artery. Periventricular venous infarctions (PVI) are smaller, subcortical strokes acquired prior to 34 weeks gestation involving injury to the periventricular white matter. Both stroke types can damage motor pathways, thus, we investigated resulting alterations in functional motor networks and probed function. We measured blood oxygen level dependent (BOLD) fluctuations at rest in 38 participants [10 arterial patients (age = 14.7 ± 4.1 years), 10 venous patients (age = 13.5 ± 3.7 years), and 18 typically developing controls (TDCs) (age = 15.3 ± 5.1 years)] and explored strength and laterality of functional connectivity in the motor network. Inclusion criteria included MRI-confirmed, unilateral perinatal stroke, symptomatic hemiparetic cerebral palsy, and 6-19 years old at time of imaging. Seed-based functional connectivity analyses measured temporal correlations in BOLD response over the whole brain using primary motor cortices as seeds. Laterality indices based on mean z-scores in lesioned and nonlesioned hemispheres explored laterality. In AIS patients, significant differences in both strength and laterality of motor network connections were observed compared with TDCs. In PVI patients, motor networks largely resembled those of healthy controls, albeit slightly weaker and asymmetric, despite subcortical damage and hemiparesis. Functional connectivity strengths were not related to motor outcome scores for either stroke group. This study serves as a foundation to better understand how resting-state fMRI can assess motor functional connectivity and potentially be applied to explore mechanisms of interventional therapies after perinatal stroke.
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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) | 0,001 | 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 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 ».