The feasibility of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) to measure rehabilitation-induced changes in upper limb movement related to motor learning interventions in chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) offers a non-invasive approach to monitoring rehabilitation-induced brain activity changes following motor learning interventions in stroke patients. This study aimed to explore the extent of brain activity and motor performance changes resulting from such interventions. Methods: Seven participants with chronic stroke (63.6 ± 7.5 years old; six males, one female) underwent a ten-day intervention consisting of aerobic exercise priming combined with task-specific motor practice using the Kinesiological Instrument for Normal and Altered Reaching Movements (KINARM) End-Point robotic system. Motor performance was evaluated using the Wolf Motor Function Test (WMFT), and brain activity was measured with fNIRS, focusing on key Regions of Interest (ROIs) such as the motor cortex, somatosensory cortex, and prefrontal cortex. Results: Clinical tests such as the WMFT showed moderate improvements in upper limb recovery, but these changes were not statistically significant (p < 0.05). Similarly, overall fNIRS analysis revealed that changes in brain activity before and after the intervention were not statistically significant (p < 0.05). However, significant changes were observed in certain ROIs regarding Oxyhemoglobin (HbO) concentrations and time-to-peak values in specific cases. Conclusion: Although motor performance improvements were modest and not statistically significant, fNIRS detected significant changes in brain activity in certain brain areas before and after the intervention. These findings highlight the potential of fNIRS as a biomarker for rehabilitation-induced neuroplasticity and offer insights for enhancing stroke recovery interventions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».