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Enregistrement W4414311715 · doi:10.3389/fnhum.2025.1618758

A pilot study on simultaneous stimulation of the primary motor cortex and supplementary motor area using gait-synchronized rhythmic brain stimulation to improve gait variability in post-stroke hemiparetic patients

2025· article· en· W4414311715 sur OpenAlexaff
Kazuma YAMASHITA, Ruido Ida, Satoko Koganemaru, Mitsuya Horiba, Ippei Nojima, Tatsuya Mima, Yumie Ono, Sumiya Shibata, Takuya Hosoe, Hiromasa Tachiwa, Hiroaki Yamashita, Akihiro Itoh, Masataka Fujita, Kaoru Kamimoto, Yoshino Ueki

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJST-Mirai ProgramNagoya City UniversityCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésSMA*Supplementary motor areaGaitPrimary motor cortexMotor areaStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Gait impairment is a common and disabling consequence of stroke. While walking speed is a key indicator of recovery, gait variability is closely associated with fall risk and long-term functional decline. Previous studies have suggested that functional interaction between the supplementary motor area (SMA) and primary motor cortex (M1) plays a key role in post-stroke gait control. Rather than stimulating these regions independently, simultaneous activation of the SMA—critical for rhythm modulation and motor planning—and gait-synchronized stimulation of the M1—essential for motor execution—may offer enhanced benefits for gait stability. Objective To assess the feasibility, safety, and preliminary effects of a combined brain stimulation intervention targeting the SMA and M1 on gait variability and balance in individuals with post-stroke hemiparesis. Methods Sixteen individuals with stroke within 180 days after the onset, aged 40–90 years, who were able to walk on a treadmill were recruited in this study of multi-center, randomized, controlled pilot trial with a parallel-group design. Participants were randomly allocated to either an intervention group (n = 8) receiving 20 min of simultaneous transcranial direct current stimulation (tDCS) to the SMA and gait-synchronized rhythmic stimulation to the M1 during treadmill walking, or to a control group (n = 8) receiving sham stimulation. Both groups underwent 15 sessions of walking practice over 3 weeks. Primary outcomes were feasibility indicators including recruitment, retention, adherence and adverse events and preliminary estimates of effect on gait variability such as coefficient of variation for stride, stance, and swing times on the paretic side. Balance was assessed using the Mini-Balance Evaluation Systems Test (Mini-BESTest). Results All 16 participants completed the intervention without adverse events, indicating high feasibility. The intervention group showed significantly reduced stride time variability on the paretic side and improved Mini-BESTest scores compared to the control group. A significant correlation was observed between reductions in gait variability and improvements in balance. Conclusions This pilot trial supports the feasibility and safety of a combined SMA and M1 stimulation approach. Preliminary findings suggest potential benefits in reducing gait variability and improving balance after stroke, warranting further investigation in a definitive trial.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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