Mechanisms of Post-Stroke Fatigue: A Follow-Up From the Third Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-stroke fatigue (PSF) is a significant and highly prevalent symptom, whose mechanisms are poorly understood. The third Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable paper on PSF focussed primarily on defining and measuring PSF while mechanisms were briefly discussed. This companion paper to the main paper is aimed at elaborating possible mechanisms of PSF. METHODS: This paper reviews the available evidence that potentially explains the pathophysiology of PSF and draws parallels from fatigue literature in other conditions. We start by proposing a case for phenotyping PSF based on structural, functional, and behavioral characteristics of PSF. This is followed by discussion of a potentially significant role of early inflammation in the development of fatigue, specifically the impact of low-grade inflammation and its long-term systemic effects resulting in PSF. Of the many neurotransmitter systems in the brain, the dopaminergic systems have the most evidence for a role in PSF, along with a role in sensorimotor processing. Sensorimotor neural network dynamics are compromised as highlighted by evidence from both neurostimulation and neuromodulation studies. The double-edged sword effect of exercise on PSF provides further insight into how PSF might emerge and the importance of carefully titrating interventional paradigms. CONCLUSION: The paper concludes by synthesizing the presented evidence into a unifying model of fatigue which distinguishes between factors that pre-dispose, precipitate, and perpetuate PSF. This framework will help guide new research into the biological mechanisms of PSF which is a necessary prerequisite for developing treatments to mitigate the debilitating effects of post-stroke fatigue.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».