Experience-dependent learning and myelin plasticity in individuals with stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Injury to brain myelin disrupts motor performance and learning, however it is not clear if myelination is modulated by skilled motor practice or by recovery after stroke. Multi-component relaxation imaging can be used to measure water trapped between myelin bilayers which is expressed as myelin water fraction. The purpose of this study was to examine the effect of experience-dependent learning on myelin plasticity using multi-component relaxation imaging in individuals with stroke. Methods Thirty-two individuals with chronic stroke (>6 months) and twenty-seven healthy controls completed 4 weeks of skilled motor practice using a complex, gamified reaching task. Multi-component relaxation imaging-derived myelin water fraction was obtained before and after training. Seven brain regions associated with motor learning and sensorimotor function were investigated. Results All participants improved task-specific reaching movements after training. In individuals with stroke: 1) pre-training myelin water fraction was lower in motor brain regions but higher in the cingulum compared to controls, 2) pre-training myelin water fraction in motor and sensorimotor regions was positively associated with learning rate, and 3) myelin water fraction was increased in the ipsilesional (contralateral to the trained arm) superior longitudinal fasciculus following skilled motor practice. Conclusions Findings indicate that after stroke, myelin water fraction is related to measures of motor learning and modulated by 4 weeks of skilled motor practice with the paretic limb. Myelin water fraction can be enhanced in the chronic stage of stroke and may be an important target for upper-limb motor recovery.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».