Clinical Relevance of the Tonic Stretch Reflex Threshold and μ as Measures of Upper Limb Spasticity and Motor Impairment After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAfter a central nervous system lesion, the ability to control muscle activation and relaxation in specific joint ranges may be impaired. The underlying mechanism of this sensorimotor impairment is related to a decreased ability to regulate the tonic stretch reflex threshold (TSRT) through descending and peripheral control processes. In dynamics, the reflex threshold and its velocity-sensitivity (μ) describe how movement in specific upper limb (UL) joint ranges is impaired after stroke.ObjectiveTo examine the relationships between measures of elbow flexor impairment using TSRT and μ, and clinical scores of spasticity and motor function. We hypothesized that TSRT and μ would be related to clinical spasticity and motor impairment scores in patients with acute and chronic stroke.MethodsTSRT, μ, and clinical data of the resistance to passive movement (Modified Ashworth Scale) and UL motor function (Fugl-Meyer Assessment [FMA]) were collected from 120 patients. Relationships between variables were determined using simple correlations and multiple regression analysis.ResultsTSRT and μ explained 72.0% of the variance in the FMA of the Upper Extremity [FMA-UE] describing only in-synergy and out-of-synergy movements and reflex function. TSRT explained 68.7% of the variance in the total score of the FMA-UE.ConclusionsThis study shows for the first time, a significant relationship between deficits in TSRT regulation and μ with UL motor impairment after stroke. TSRT and μ may be valuable clinical biomarkers of sensorimotor impairment for monitoring spontaneous or treatment-induced motor 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».