Baseline Motor Impairment Predicts Transcranial Direct Current Stimulation Combined with Physical Therapy-Induced Improvement in Individuals with Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial direct current stimulation (tDCS) can enhance the effect of conventional therapies in post-stroke neurorehabilitation. The ability to predict an individual’s potential for tDCS-induced recovery may permit rehabilitation providers to make rational decisions about who will be a good candidate for tDCS therapy. We investigated the clinical and biological characteristics which might predict tDCS plus physical therapy effects on upper limb motor recovery in chronic stroke patients. A cohort of 80 chronic stroke individuals underwent ten to fifteen sessions of tDCS plus physical therapy. The sensorimotor function of the upper limb was assessed by means of the upper extremity section of the Fugl-Meyer scale (UE-FM), before and after treatment. A backward stepwise regression was used to assess the effect of age, sex, time since stroke, brain lesion side, and basal level of motor function on UE-FM improvement after treatment. Following the intervention, UE-FM significantly improved ( p < 0.05 ), and the magnitude of the change was clinically important (mean 6.2 points, 95% CI: 5.2–7.4). The baseline level of UE-FM was the only significant predictor ( R 2 = 0.90 , F 1 , 76 = 682.80 , p < 0.001 ) of tDCS response. These findings may help to guide clinical decisions according to the profile of each patient. Future studies should investigate whether stroke severity affects the effectiveness of tDCS combined with physical therapy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».