Robotic mapping of motor cortex in children with perinatal stroke and hemiparesis
Notice bibliographique
Résumé
Brain stimulation combined with intensive therapy may improve hand function in children with perinatal stroke-induced unilateral cerebral palsy (UCP). However, response to therapy varies and underlying neuroplasticity mechanisms remain unclear. Here, we aimed to characterize robotic motor mapping outcomes in children with UCP. Twenty-nine children with perinatal stroke and UCP (median age 11 ± 2 years) were compared to 24 typically developing controls (TDC). Robotic, neuronavigated transcranial magnetic stimulation was employed to define bilateral motor maps including area, volume, and peak motor evoked potential (MEP). Map outcomes were compared to the primary clinical outcome of the Jebsen-Taylor Test of Hand Function (JTT). Maps were reliably obtained in the contralesional motor cortex (24/29) but challenging in the lesioned hemisphere (5/29). Within the contralesional M1 of participants with UCP, area and peak MEP amplitude of the unaffected map were larger than the affected map. When comparing bilateral maps within the contralesional M1 in children with UCP to that of TDC, only peak MEP amplitudes were different, being smaller for the affected hand as compared to TDC. We observed correlations between the unaffected map when stimulating the contralesional M1 and function of the unaffected hand. Robotic motor mapping can characterize motor cortex neurophysiology in children with perinatal stroke. Map area and peak MEP amplitude may represent discrete biomarkers of developmental plasticity in the contralesional M1. Correlations between map metrics and hand function suggest clinical relevance and utility in studies of interventional plasticity.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».