Shared and distinct voxel-based lesion-symptom mappings for spasticity and impaired movement in the hemiparetic upper limb
Notice bibliographique
Résumé
Hemiparesis and spasticity are common co-occurring manifestations of hemispheric stroke. The relationship between impaired precision and force in voluntary movement (hemiparesis) and the increment in muscle tone that stems from dysregulated activity of the stretch reflex (spasticity) is far from clear. Here we aimed to elucidate whether variation in lesion topography affects hemiparesis and spasticity in a similar or dis-similar manner. Voxel-based lesion-symptom mapping (VLSM) was used to assess the impact of lesion topography on (a) upper limb paresis, as reflected by the Fugl-Meyer Assessment scale for the upper limb and (b) elbow flexor spasticity, as reflected by the Tonic Stretch Reflex Threshold, in 41 patients with first-ever stroke. Hemiparesis and spasticity were affected by damage to peri-Sylvian cortical and subcortical regions and the putamen. Hemiparesis (but not spasticity) was affected by damage to the corticospinal tract at corona-radiata and capsular levels, and by damage to white-matter association tracts and additional regions in the temporal cortex and pallidum. VLSM conjunction analysis showed only a minor overlap of brain voxels where the existence of damage affected both hemiparesis and spasticity, suggesting that control of voluntary movement and regulation of muscle tone at rest involve largely separate parts of the motor network.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».