A bi-cortical neuroprosthesis to modulate locomotion after incomplete spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Neuroprosthetic strategies seek to immediately alleviate deficits and reinstate voluntary control of movement. To facilitate recovery, it is crucial to gain a comprehensive understanding of the mechanisms involved in the return of intentional movement. Nevertheless, the precise relationship between the resurgence of cortical commands and the recovery of locomotion remains somewhat elusive. In the study conducted by Duguay, Bonizzato, Delivet-Mongrain, Fortier-Lebel and Martinez, we introduced a neuroprosthesis designed to deliver precise bi-cortical stimulation in a clinically relevant contusive spinal cord injury model. We conducted experiments in both healthy and spinal cord injured cats, where we fine-tuned the timing, duration, amplitude, and site of stimulation to modulate hindlimb locomotor output. In healthy cats, we observed a wide range of motor programs. However, after spinal cord injury, the induced hindlimb movements became highly stereotyped but were effective in modulating gait and reducing bilateral foot dragging. These results suggest that the neural basis for motor recovery traded off selectivity for effectiveness. Through a series of longitudinal assessments, we found that the restoration of locomotion following spinal cord injury was closely linked to the recovery of the descending neural drive. This underscores the importance of directing rehabilitation interventions toward the cortical target. The study results are discussed in terms of their impact and limitations.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».