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Enregistrement W3021634206 · doi:10.1101/2020.04.27.20079970

Eccentric-focused rehabilitation promotes myelin plasticity in individuals with chronic, incomplete spinal cord injury

2020· preprint· en· W3021634206 sur OpenAlexaff
Timothy D. Faw, Bimal Lakhani, Hanwen Liu, Huyen Nguyen, Petra Schmalbrock, Michael V. Knopp, Keith R. Lohse, John L. K. Kramer, Dana M. McTigue, Lara A. Boyd, D. Michele Basso

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthFoundation for Physical TherapyCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésMyelinSpinal cord injurySpinal cordMultiple sclerosisWhite matterMedicineNeuroplasticityNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationRehabilitationMotor learningPsychologyMagnetic resonance imagingCentral nervous systemRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Myelin plasticity has emerged as a novel mechanism by which the nervous system can change with experience, offering new potential for rehabilitation-induced recovery after neurotrauma. This first-in-human study investigated whether innovative, downhill locomotor rehabilitation promotes myelin plasticity in individuals with chronic, incomplete spinal cord injury (SCI). Methods Of 20 individuals with SCI that enrolled, 4 passed the imaging screen and had myelin water imaging (MWI) before and after a 12-week (3 times/week) downhill locomotor treadmill training program (SCI+DH). One individual was excluded for imaging artifacts. Uninjured control participants (n=7) had two MWI sessions within the same day. Changes in myelin water fraction (MWF), a histopathologically-validated myelin biomarker, were analyzed in a priori motor learning and non-motor learning brain regions and the cervical spinal cord using statistical approaches appropriate for small sample sizes. Results Within SCI+DH individuals, significantly more motor learning regions showed increased MWF than non-motor learning regions (p<.05). Compared to Control, MWF in the SCI+DH group increased in white matter underlying postcentral and precuneus cortices, combined motor learning brain regions, and ventral spinal cord (p<.05). To account for small sample size, an estimation-based approach showed the pattern of MWF increase was specific to training and region. Conclusion Downhill training increased MWF in brain regions specifically associated with motor learning and in the ventral spinal cord. Trial Registration ClincialTrials.gov ( NCT02498548 , NCT02821845 ) Funding National Institutes of Health [F31NS096921 (TDF), R21HD082808 (DMB)], Craig H. Neilsen Foundation [316282 (DMB)], Foundation for Physical Therapy Research [Promotion of Doctoral Studies Level II Scholarship (TDF)]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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