Abstract 13: Corticospinal Tract Injury Estimated From Acute Stroke Imaging Predicts Upper Extremity Motor Recovery After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Injury to the corticospinal tract (CST) has been shown to have a major effect on upper extremity motor recovery after stroke. This study aimed to examine how well CST injury, measured from neuroimaging acquired during the acute stroke workup, predicts upper extremity motor recovery. Methods: Patients (N = 48) with upper extremity weakness after ischemic stroke were assessed using the upper extremity Fugl-Meyer (FM) during the acute stroke hospitalization and again at 3-month follow-up. CST injury was quantified and compared, using four different methods, from images obtained as part of the stroke standard-of-care workup. Logistic and linear regression were performed using CST injury to predict delta FM. Injury to primary motor and premotor cortices were included as potential modifiers of the effect of CST injury on recovery. Results: 48 patients were enrolled 4.2 ± 2.7 days post-stroke and completed this study. CST injury distinguished patients who reached their recovery potential (as predicted from initial impairment) from those who did not, with AUC values ranging from 0.75 to 0.8. In addition, CST injury explained ~20% of the variance in the magnitude of upper extremity recovery, even after controlling for the severity of initial impairment. Results were consistent when comparing four different methods of measuring CST injury. Extent of injury to primary motor and premotor cortices did not significantly influence the predictive value that CST injury had for recovery. Conclusions: Structural injury to the CST, as estimated from standard-of-care imaging available during the acute stroke hospitalization, is a robust way to distinguish patients who achieve their predicted recovery potential and explains a significant amount of the variance in post-stroke upper extremity 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».