Post-Stroke Rehabilitation: Neurophysiology Processes of Bilateral Movement Training and Interlimb Coupling—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bilateral movement training (BMT) and interlimb coupling have emerged as promising neurophysiologically-based rehabilitation approaches for stroke survivors. However, the underlying mechanisms and optimal implementation strategies remain incompletely understood. This systematic review explored the neurophysiological principles underlying BMT and interlimb coupling interventions that led to positive clinical post-stroke rehabilitation outcomes, focusing on identifying the most effective bilateral and interlimb movement strategies. Methods: A 10-year literature search (2014–2024) following PRISMA guidelines was conducted across PubMed, Cochrane, and Google Scholar databases using keywords including stroke rehabilitation, bilateral movement training, cross-education, interlimb coupling, and interlimb transfer. Studies were included if they involved human subjects, clinical trials, stroke survivors, and described bilateral training protocols. Data extraction focused on neurophysiological mechanisms, intervention characteristics, and clinical outcomes. Quality assessment was performed using validated methodological appraisal tools, including the Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane RoB 2.0. Results: Of 199 initially identified studies, 28 met inclusion criteria for detailed analysis. BMT demonstrated effectiveness in enhancing motor recovery by engaging neurophysiological mechanisms, including central pattern generators, interhemispheric coupling, and cortical disinhibition. High-intensity BMT provided significant gains for individuals with moderate to severe impairments, while low-intensity training benefited early recovery stages. Interventions incorporating task-specific exercises, robotic assistance, sensory enhancement, and virtual reality showed particular promise for addressing motor recovery complexities. However, significant research gaps were identified, including limited understanding of individualized responses to BMT, insufficient research on combined upper and lower limb training, and minimal integration of advanced technologies. Conclusions: BMT and interlimb coupling play critical roles in post-stroke rehabilitation by facilitating neural plasticity and interlimb coordination. Integrating robotic assistance, sensory enhancement, and virtual reality with BMT offers a robust framework for maximizing rehabilitation outcomes. Future research should prioritize longitudinal studies, personalized rehabilitation approaches, technology integration, and stratified interventions tailored to individual needs to optimize neuroplasticity and enhance quality of life for stroke survivors.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».