Beyond the Dorsal Column Medial Lemniscus in Proprioception and Stroke: A White Matter Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Proprioceptive deficits are common following stroke, yet the white matter involved in proprioception is poorly understood. Evidence suggests that multiple cortical regions are involved in proprioception, each connected by major white matter tracts, namely: Superior Longitudinal Fasciculus (branches I, II and III), Arcuate Fasciculus and Middle Longitudinal Fasciculus (SLF I, SLF II, SLF III, AF and MdLF respectively). However, direct evidence on the involvement of these tracts in proprioception is lacking. Diffusion imaging was used to investigate the proprioceptive role of the SLF I, SLF II, SLF III, AF and MdLF in 26 participants with stroke, and seven control participants without stroke. Proprioception was assessed using a robotic Arm Position Matching (APM) task, performed in a Kinarm Exoskeleton robotic device. Lesions impacting each tract resulted in worse APM task performance. Lower Fractional Anisotropy (FA) was also associated with poorer APM task performance for the SLF II, III, AF and MdLF. Finally, connectivity data surrounding the cortical regions connected by each tract accurately predicted APM task impairments post-stroke. This study highlights the importance of major cortico-cortical white matter tracts, particularly the SLF III and AF, for accurate proprioception after stroke. It advances our understanding of the white matter tracts responsible for proprioception.
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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) | 0,000 | 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 ».