Abstract TMP42: Coherent Neural Oscillations Inform Early Stroke Motor Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Neural oscillations may contain valuable information for stroke rehabilitation. The objective of this study was to examine the predictive performance of neural oscillations in early stroke motor recovery using dense array electroencephalography (EEG). Since past work theorizes that neural oscillations underlie behavior, we hypothesized that coherent oscillations with ipsilesional primary motor cortex (M1) across a 1-30 Hz band would significantly predict early motor recovery post-stroke. Methods: Individuals with stroke admitted to an inpatient rehabilitation facility (IRF) completed a three-minute resting EEG recording and structural MRI around the time of IRF admission and motor testing (Functional Independence Measurement motor subscale (FIM-motor)) at IRF admission and discharge. We examined how well FIM-Motor change was predicted using EEG power and coherence with ipsilesional M1 across delta (1-3 Hz), theta (4-7 Hz), alpha (8-12 Hz), low beta (13-19 Hz), and high beta (20-30 Hz) frequency bands, along with corticospinal tract (CST) injury, in a lasso regression with K-fold cross-validation for deviance estimation. Results: Twenty-seven subjects (20 males, 58.3±14.6 years, 8-17 days post-stroke) with predominantly mild-moderate motor impairment participated. EEG ipsilesional M1 coherence with 16 leads overlying both hemispheres predicted 61.8% of FIM-motor change from IRF admission to discharge, with higher frequencies (alpha, high beta) positively relating to motor recovery. Lower frequencies overlying contralesional parietal (theta) and frontal (delta) regions inversely and positively related to motor recovery respectively. Coherence outperformed EEG power and CST injury measurements. Ipsilesional M1 coherence also predicted 55.2% of the variance in residuals derived from a predictive model containing only CST injury, suggesting that EEG coherence and CST injury contain unique information for motor recovery prediction. Conclusions: Early after stroke, coherence of neural oscillations with ipsilesional M1 across the entire brain through a wide frequency spectrum is best at predicting functional gains from inpatient rehabilitation and may be feasible as a bedside biomarker of motor 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».