Neurophysiological Changes Induced by Music-Supported Therapy for Recovering Upper Extremity Function after Stroke: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Music-supported therapy (MST) follows the best practice principles of stroke rehabilitation and has been proven to instigate meaningful enhancements in motor recovery post-stroke. The existing literature has established that the efficacy and specificity of MST relies on the reinforcement of auditory-motor functional connectivity in related brain networks. However, to date, no study has attempted to evaluate the underlying cortical network nodes that are key to the efficacy of MST post-stroke. In this case series, we evaluated changes in connectivity within the auditory-motor network and changes in upper extremity function following a 3-week intensive piano training in two stroke survivors presenting different levels of motor impairment. Connectivity was assessed pre- and post-training in the α- and the β-bands within the auditory-motor network using magnetoencephalography while participants were passively listening to a standardized melody. Changes in manual dexterity, grip strength, movement coordination, and use of the upper extremity were also documented in both stroke survivors. After training, an increase in the clinical measures was accompanied by enhancements in connectivity between the auditory and motor network nodes for both the α- and the β-bands, especially in the affected hemisphere. These neurophysiological changes associated with the positive effects of post-stroke MST on motor outcomes delineate a path for a larger scale clinical trial.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».