Transcranial Magnetic Stimulation Combined With Multimodality Aphasia Therapy for Chronic Poststroke Aphasia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Intensive speech therapy may improve recovery from poststroke aphasia. Further evidence suggests that pairing repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) with intensive speech therapy might augment outcomes. This sham-controlled randomized clinical trial evaluated the efficacy of 1-Hz rTMS over the right pars triangularis combined with multimodality aphasia therapy (M-MAT) in chronic poststroke aphasia. METHODS: A parallel-group, double-blind, sham-controlled randomized clinical trial was conducted between April 2021 and May 2023 at an outpatient neurorehabilitation clinic. Individuals with chronic nonfluent aphasia after left middle cerebral artery stroke (>6 months from stroke) were enrolled and randomly assigned to receive either rTMS or sham stimulation combined with 35 hours of M-MAT over 10 days. The primary outcome was the Western Aphasia Battery aphasia quotient (WAB-AQ) measured at 3 weeks and 15 weeks. Intention-to-treat analysis examined treatment effects over time using linear mixed models. RESULTS: = 0.024). DISCUSSION: Intensive administration of M-MAT alone improves speech production in patients with chronic poststroke aphasia. Combining 1-Hz rTMS with M-MAT is associated with supplemental improvements in aphasia severity at follow-up. rTMS is a promising candidate as an adjuvant therapy to M-MAT. TRIAL REGISTRATION INFORMATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04102228. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class III evidence that in patients with aphasia 6 or more months after a stroke, 1-Hz rTMS combined with intensive M-MAT improves WAB-AQ more than sham stimulation plus M-MAT.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».