Resting state functional connectivity associated with impaired proprioception post‐stroke
Notice bibliographique
Résumé
Deficits in proprioception, the knowledge of limb position and movement in the absence of vision, occur in ~50% of all strokes; however, our lack of knowledge of the neurological mechanisms of these deficits diminishes the effectiveness of rehabilitation and prolongs recovery. We performed resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) on stroke patients to determine functional brain networks that exhibited changes in connectivity in association with proprioception deficits determined by a Kinarm robotic exoskeleton assessment. Thirty stroke participants were assessed for proprioceptive impairments using a Kinarm robot and underwent resting-state fMRI at 1 month post-stroke. Age-matched healthy control (n = 30) fMRI data were also examined and compared to stroke data in terms of the functional connectivity of brain regions associated with proprioception. Stroke patients exhibited reduced connectivity of the supplementary motor area and the supramarginal gyrus, relative to controls. Functional connectivity of these regions plus primary somatosensory cortex and parietal opercular area was significantly associated with proprioceptive function. The parietal lobe of the lesioned hemisphere is a significant node for proprioception after stroke. Assessment of functional connectivity of this region after stroke may assist with prognostication of recovery. This study also provides potential targets for therapeutic neurostimulation to aid in stroke recovery.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».