Post‐Stroke Hemiplegic Rodent Evaluation: A Framework for Assessing Forelimb Movement Quality Using Kinematics
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Notice bibliographique
Résumé
Kinematics is the gold-standard method for measuring detailed joint motions. Recent research demonstrates that post-stroke kinematic analysis in rats reveals reaching abnormalities similar to those seen in humans after stroke. Nonetheless, behavioral neuroscientists have failed to incorporate kinematic methods for assessing movement quality in stroke models. The availability of a user-friendly method to assess multi-segment forelimb kinematics models should greatly increase uptake of this approach. Here, we present a framework for multi-segment forelimb analysis in rodents after stroke. This method greatly enhances the understanding of post-stroke forelimb motor recovery by including several movement quality metrics often used in human clinical work, such as upper-limb linear and angular kinematics, movement smoothness and kinetics, abnormal synergies, and compensations. These metrics may constitute a preclinical surrogate for the Fugl-Meyer assessment of hemiplegic patients. The data obtained using this method are 83 outputs of linear and angular kinematics and kinetics. The outputs also include 24 time series of continuous data, which afford a graphical representation of the kinematics and kinetics of the reaching cycle. We show that post-stroke rodents displayed many features resembling those seen in humans after stroke that are evident only when multi-segment kinematics models are considered. This method expands the knowledge derived from methods constrained to paw movements to a multi-segment forelimb movement quality framework. Moreover, it highlights the need for preclinical work to consider more sensitive measures of sensorimotor impairment and recovery as a means to enhance the interpretation of true recovery and compensation. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol: Recording and data analysis of rodents performing the Montoya staircase task.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 découle