Relationships Between Cognitive Impairments and Motor Learning After Stroke: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is one of the leading causes of chronic disability worldwide. Sensorimotor recovery relies on principles of motor learning for the improvement of movement and sensorimotor function after stroke. Motor learning engages several cognitive processes to effectively learn and retain new motor skills. However, cognitive impairments are common and often coexist with motor impairments after stroke. The specific relationships between poststroke cognitive impairments and motor learning have not been determined. OBJECTIVES: To summarize the existing evidence related to cognitive impairments and motor learning after stroke. Specific goals were to determine: (1) how motor learning is studied in individuals with poststroke cognitive impairments; (2) how cognitive impairments are assessed; (3) which cognitive domains impact motor learning. RESULTS: Over 400 studies were screened for specific inclusion criteria and 19 studies that related poststroke cognitive impairments to motor learning were included. Studies used a wide variety of experimental designs, sample sizes, and measures for cognitive evaluation. Cognitive impairments impacting motor improvement and learning capacity after stroke were reported in all but 4 studies. The most common domains impacting motor learning were attention, executive function, and memory. CONCLUSION: Detailed cognitive assessments, retention testing, and a combination of clinical and kinematic outcomes are recommended for future studies. The presence of specific cognitive impairments measured with sensitive instruments should be considered when designing effective training interventions for patients with stroke to maximize sensorimotor recovery.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».