Motor learning after stroke: what we’ve learned and what lies ahead
Notice bibliographique
Résumé
Each year, there are millions of new stroke survivors globally. As many as 75% of stroke survivors will have impairments in moving their upper limb(s) that compromise daily activities like eating and grooming. Stroke rehabilitation practices often rely on motor learning principles to facilitate the recovery of motor function. Many principles applied in a therapy setting have been derived from studies involving healthy adults, even though stroke-related brain damage may alter these processes. Other studies have focused on the chronic stage of stroke recovery (>6 months post-stroke), despite most rehabilitation taking place in the first weeks and months post-stroke. It is unclear how motor learning and the underlying neuroplastic changes differ from early (acute and subacute) to late (chronic) stages of recovery. An evidence-based understanding of how motor learning is affected early after stroke, and how these changes interact with the course of motor recovery may hold promise for improving rehabilitation outcomes. In this review, we focus on two major categories of motor learning: motor skill learning and sensorimotor adaptation. We provide a comprehensive review of studies of stroke survivors, organized around a conceptual framework that examines how motor learning is impaired after stroke, what clinical and demographic factors interact with motor learning capacity, and where in the brain lesions are associated with poorer outcomes. We highlight key priorities for future research, including early post-stroke assessment of motor learning, large-scale longitudinal studies, standardized designs for comparability between studies and a better understanding of factors like reinforcement and explicit task instruction that may alter learning. We conclude with recommendations to help bridge the gap between motor learning research and stroke rehabilitation practice.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».