A Narrative Review on the Current Landscape of Invasive Neuromodulation for Poststroke Motor Recovery: Mechanisms, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Stroke is a leading cause of disability. Despite rehabilitation efforts, most survivors of stroke do not fully recover. Invasive neuromodulation has shown promise but has not yet become standard of care in poststroke rehabilitation. Given the inherent drawbacks of invasive modalities, a critical evaluation is warranted. This review examines invasive neuromodulation strategies for poststroke recovery, focusing on their mechanisms of action, clinical evidence, and technical challenges. MATERIALS AND METHODS: A structured search was conducted using PubMed for studies from 2000 to 2025, with the terms ("Stroke"[MeSH] OR "Stroke Rehabilitation"[MeSH]) and ("Neurostimulation" OR "Invasive Electrical Stimulation" OR "Deep Brain Stimulation" OR "Epidural Stimulation" OR "Spinal Cord Stimulation" OR "Cortical Stimulation" OR "Cerebellar Stimulation"). Only human studies were included. Moreover, clinical trials from ClinicalTrials.gov and the European Union Clinical Trials Register were cross-referenced, and preclinical studies underpinning selected clinical trials were integrated. RESULTS: Vagal nerve stimulation has received Food and Drug Administration approval, whereas motor cortex stimulation, cerebellar stimulation, and spinal cord stimulation remain investigational. These methods aim to recruit residual motor networks and promote plasticity. However, narrow cohorts, variability in stroke location and timing, differences in rehabilitation intensity, and inconsistencies in outcome measures present significant challenges to achieving consistent and broadly applicable therapeutic outcomes across trials. CONCLUSIONS: Given the risks associated with invasive techniques, a deeper understanding of their mechanisms is essential to maximizing their therapeutic potential. Nevertheless, advances in electrode technology, adaptive stimulation, and multimodal approaches hold promise for optimizing the effectiveness of invasive neuromodulation and improving patient outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».