The Detrimental Effect of Stroke on Motor Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Background While it is evident that stroke impairs motor control, it remains unclear whether stroke impacts motor adaptation—the ability to flexibly modify movements in response to changes in the body and the environment. The mixed results in the literature may be due to differences in participants’ brain lesions, sensorimotor tasks, or a combination of both. Objective We first sought to better understand the overall impact of stroke on motor adaptation and then to delineate the impact of lesion hemisphere and sensorimotor task on adaptation poststroke. Methods Following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses guidelines, we conducted a systematic review and meta-analysis of 18 studies comparing individuals poststroke to neurotypical controls, with each group consisting of over 200 participants. Results We found that stroke impairs motor adaptation ( d = −0.63; 95% confidence interval [−1.02, −0.24]), and that the extent of this impairment did not differ across sensorimotor tasks but may vary with the lesioned hemisphere. Specifically, we observed greater evidence for impaired adaptation in individuals with left hemisphere lesions compared to those with right hemisphere lesions. Conclusions This review not only clarifies the detrimental effect of stroke on motor adaptation but also underscores the need for finer-grained studies to determine precisely how various sensorimotor learning mechanisms are impacted. The current findings may guide future mechanistic and applied research at the intersection of motor learning and neurorehabilitation.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».