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Enregistrement W3107412369 · doi:10.1186/s12984-020-00772-5

Portable neuromodulation induces neuroplasticity to re-activate motor function recovery from brain injury: a high-density MEG case study

2020· article· en· W3107412369 sur OpenAlexafffundabout
Ryan C.N. D’Arcy, Trevor Greene, Debbie Greene, Zack Frehlick, Shaun D. Fickling, Natasha Campbell, Tori Etheridge, Christopher J. Smith, Fabio Bollinger, Yuri Danilov, Ashley Livingstone, Pamela Tannouri, Pauline Martin, Bimal Lakhani

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensSciencetech (Canada)University of British ColumbiaSemtech (Canada)Simon Fraser UniversityVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLeading Edge Endowment Fund
Mots-clésNeuromodulationNeuroplasticityRehabilitationNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationFunctional magnetic resonance imagingNeurologyNeurostimulationPsychologyMedicineMagnetoencephalographyNeurorehabilitationTraumatic brain injuryTranscranial magnetic stimulationElectroencephalographyStimulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In a recent high-profile case study, we used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to monitor improvements in motor function related to neuroplasticity following rehabilitation for severe traumatic brain injury (TBI). The findings demonstrated that motor function improvements can occur years beyond current established limits. The current study extends the functional imaging investigation to characterize neuromodulation effects on neuroplasticity to further push the limits. METHODS: Canadian Soldier Captain (retired) Trevor Greene (TG) survived a severe open-TBI when attacked with an axe during a 2006 combat tour in Afghanistan. TG has since continued intensive daily rehabilitation to recover motor function, experiencing an extended plateau using conventional physical therapy. To overcome this plateau, we paired translingual neurostimulation (TLNS) with the continuing rehabilitation program. RESULTS: Combining TLNS with rehabilitation resulted in demonstrable clinical improvements along with corresponding changes in movement evoked electro-encephalography (EEG) activity. High-density magneto-encephalography (MEG) characterized cortical activation changes in corresponding beta frequency range (27 Hz). MEG activation changes corresponded with reduced interhemispheric inhibition in the post-central gyri regions together with increased right superior/middle frontal activation suggesting large scale network level changes. CONCLUSIONS: The findings provide valuable insight into the potential importance of non-invasive neuromodulation to enhance neuroplasticity mechanisms for recovery beyond the perceived limits of rehabilitation.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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