Can repetitive transcranial magnetic stimulation enhance motor outcomes in cerebral infarct patients?
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of repetitive transcranial magnetic stimulation on the post-stroke motor recovery is not apparent. To perform an accurate evaluation, we adjusted for critical factors that determine motor outcomes, including lesion location and the state of the corticospinal tract. We only included patients with cerebral infarct in the corona radiata and with corticospinal tract interruption, apparent on diffusion tensor tractography. We retrospectively enrolled 34 patients whose diffusion tensor tractography corticospinal tract was interrupted by a cerebral infarct. The corticospinal tract state of each patient was evaluated using diffusion tensor tractography. Of the 34 patients whose corticospinal tract was interrupted on diffusion tensor tractography, 12 patients underwent repetitive transcranial magnetic stimulation treatment at the early stage after cerebral infarct (repetitive transcranial magnetic stimulation group). In comparison, 22 patients did not receive repetitive transcranial magnetic stimulation treatment (non-repetitive transcranial magnetic stimulation group). High-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (10 Hz) was performed on the primary motor cortex of the affected hemisphere. At the six month evaluation after the onset of the infarct, motor function was measured in each patient. In both groups, compared to their states during the initial evaluation, significant improvement was found in all measurements of motor function. However, six months after onset, no significant differences between the two groups were found in these measurement scores. When a patient's CST is interrupted, high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation treatment at the early stage after cerebral infarct might have no additional therapeutic effect on motor outcome. Qualified randomized controlled trials are needed to support our findings further.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».