Females versus males exhibit greater brain activation in sensorimotor regions during motor imagery after stroke
Notice bibliographique
Résumé
Motor imagery (MI; the mental rehearsal of movement) activates sensorimotor regions, providing the basis for its effectiveness as an intervention for motor recovery after stroke. Yet, the impact of biological sex on MI-related brain activation after stroke is unexplored. Here, we investigated sex-related differences in MI-related brain activation after stroke and explored associations between questionnaire-based MI ability and MI-related brain activation. Thirty-four individuals with chronic stroke performed MI of a complex, upper-limb movement using their paretic arm/hand. Brain activation was captured using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Individual differences in MI ability were also assessed prior to the scan using an established MI questionnaire. MI-related brain activation was observed across sensorimotor regions. Yet, group-level contrasts revealed greater activation in sensorimotor regions for females vs. males, while greater activation in the cerebellar and parietal regions was noted in males vs. females. Females also recruited greater ipsilesional regions vs. males. Questionnaire-based MI ability was associated with brain activation localized to occipital regions. Our findings suggest that females and males may respond differently to MI-based tasks. Further, we did not find a relationship between questionnaire-based data and activity in sensorimotor regions. This finding suggests that multiple measures of MI may be needed to assess its impact. Overall, this work informs the use of MI after 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».