Improved processing speed and decreased functional connectivity in individuals with chronic stroke after paired exercise and motor training
Notice bibliographique
Résumé
After stroke, impaired motor performance is linked to an increased demand for cognitive resources. Aerobic exercise improves cognitive function in neurologically intact populations and may be effective in altering cognitive function post-stroke. We sought to determine if high-intensity aerobic exercise paired with motor training in individuals with chronic stroke alters cognitive-motor function and functional connectivity between the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), a key region for cognitive-motor processes, and the sensorimotor network. Twenty-five participants with chronic stroke were randomly assigned to exercise (n = 14; 66 ± 11 years; 4 females), or control (n = 11; 68 ± 8 years; 2 females) groups. Both groups performed 5-days of paretic upper limb motor training after either high-intensity aerobic exercise (3 intervals of 3 min each, total exercise duration of 23-min) or watching a documentary (control). Resting-state fMRI, and trail making test part A (TMT-A) and B were recorded pre- and post-intervention. Both groups showed implicit motor sequence learning (p < 0.001); there was no added benefit of exercise for implicit motor sequence learning (p = 0.738). The exercise group experienced greater overall cognitive-motor improvements measured with the TMT-A. Regardless of group, the changes in task score, and dwell time during TMT-A were correlated with a decrease in DLPFC-sensorimotor network functional connectivity (task score: p = 0.025; dwell time: p = 0.043), which is thought to reflect a reduction in the cognitive demand and increased automaticity. Aerobic exercise may improve cognitive-motor processing speed post-stroke.
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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 ».