Comparing CST Lesion Metrics as Biomarkers for Recovery of Motor and Proprioceptive Impairments After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background. Corticospinal tract (CST) damage is considered a biomarker for stroke recovery. Several methods have been used to define CST damage and examine its relationship to motor performance, but which method is most useful remains unclear. Proprioceptive impairment also affects stroke recovery and may be related to CST damage. Methods. Robotic assessment quantified upper-limb motor and proprioceptive performance at 2 weeks and 6 months poststroke (n = 149). Three previously-established CST lesion metrics were calculated using clinical neuroimaging. Diffusion magnetic resonance imaging quantified CST microstructure in a subset of participants (n = 21). Statistical region of interest (sROI) analysis identified lesion locations associated with motor and proprioceptive deficits. Results. CST lesion metrics were moderately correlated with motor scores at 2 weeks and 6 months poststroke. CST fractional anisotropy (FA) was correlated with motor scores at 1 month poststroke, but not at 6 months. The FA ratio of the posterior limb of the internal capsule was not correlated with motor performance. CST lesion metrics were moderately correlated with proprioceptive scores at 2 weeks and 6 months poststroke. sROI analysis confirmed that CST damage was associated with motor and proprioceptive deficits and additionally found that putamen, internal capsule, and corticopontocerebellar tract lesions were associated with poor motor performance. Conclusions. Across all methods used to quantify CST damage, correlations with motor or proprioceptive performance were moderate at best. Future research is needed to identify complementary or alternative biomarkers to address the complexity and heterogeneity of stroke recovery.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».