MECHANISMS OF MOTOR RECOVERY IN A NON-HUMAN PRIMATE MODEL OF CHRONIC STROKE
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is the leading cause of death and disability and has the largest socioeconomic burden of any disease in Canada. Survivors are frequently left with long-term disabilities that diminish their autonomy and quality of life and result in the need for chronic care. As such, there is an urgent need for therapies that improve stroke recovery, as well as accurate and quantitative tools to measure function. Non-human primates closely resemble humans in neuroanatomy and upper limb function, and may be crucial in bridging the translational gap for testing stroke therapies. Cynomolgus macaques were trained on a visually guided reaching task on the Kinesiological Instrument for Normal and Altered Reaching Movements (KINARM). We then induced strokes in these animals by transiently occluding the medial cerebral artery for 90 minutes and assessed their motor performance on the same reaching task throughout recovery. During the weeks following stroke, we noted recovery of function that plateaued by two months post-stroke. In comparing performance in this chronic stroke state to performance pre-stroke, we found that hand movements in the task became slower, less accurate, and less stereotyped. Taken together, these studies highlight specific sensorimotor deficits in visually guided reaching movements following stroke and validate the use of robotic assessment tools in identifying and quantifying such deficits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».