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Enregistrement W3107759335 · doi:10.1155/2020/8859394

Baseline Motor Impairment Predicts Transcranial Direct Current Stimulation Combined with Physical Therapy-Induced Improvement in Individuals with Chronic Stroke

2020· article· en· W3107759335 sur OpenAlexaff
Adriana Baltar, Daniele Piscitelli, Déborah Marques, Lívia Shirahige, Kátia Monte‐Silva

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésTranscranial direct-current stimulationChronic strokeMedicineStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationMotor impairmentBaseline (sea)StimulationNeurosciencePhysical therapyInternal medicinePsychologyRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>&lt;</a:mo> <a:mn>0.05</a:mn> </a:math> ), 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 ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:msup> <c:mrow> <c:mi>R</c:mi> </c:mrow> <c:mrow> <c:mn>2</c:mn> </c:mrow> </c:msup> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.90</c:mn> </c:math> , <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:msub> <e:mrow> <e:mi>F</e:mi> </e:mrow> <e:mrow> <e:mfenced open="(" close=")"> <e:mrow> <e:mn>1</e:mn> <e:mo>,</e:mo> <e:mn>76</e:mn> </e:mrow> </e:mfenced> </e:mrow> </e:msub> <e:mo>=</e:mo> <e:mn>682.80</e:mn> </e:math> , <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <i:mi>p</i:mi> <i:mo>&lt;</i:mo> <i:mn>0.001</i:mn> </i:math> ) 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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