Measuring Neuroplasticity in Response to Cardiovascular Exercise in People With Stroke: A Critical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rehabilitative treatments that promote neuroplasticity are believed to improve recovery after stroke. Animal studies have shown that cardiovascular exercise (CE) promotes neuroplasticity but the effects of this intervention on the human brain and its implications for the functional recovery of patients remain unclear. The use of biomarkers has enabled the assessment of cellular and molecular events that occur in the central nervous system after brain injury. Some of these biomarkers have proven to be particularly valuable for the diagnosis of severity, prognosis of recovery, as well as for measuring the neuroplastic response to different treatments after stroke. OBJECTIVES: To provide a critical analysis on the current evidence supporting the use of neurophysiological, neuroimaging, and blood biomarkers to assess the neuroplastic response to CE in individuals poststroke. RESULTS: Most biomarkers used are responsive to the effects of acute and chronic CE interventions, but the response appears to be variable and is not consistently associated with functional improvements. Small sample sizes, methodological variability, incomplete information regarding patient's characteristics, inadequate standardization of training parameters, and lack of reporting of associations with functional outcomes preclude the quantification of the neuroplastic effects of CE poststroke using biomarkers. CONCLUSION: Consensus on the optimal biomarkers to monitor the neuroplastic response to CE is currently lacking. By addressing critical methodological issues, future studies could advance our understanding of the use of biomarkers to measure the impact of CE on neuroplasticity and functional recovery in patients with 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 | 0,026 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».