Training Considerations and Implementation of Robotic Assessments of Upper Limb Function in A Nonhuman Primate Model of Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
During the development of potential stroke therapies, preclinical studies using animal models are crucial for evaluating safety and efficacy prior to human clinical trials. In designing preclinical studies, there are a number of experimental considerations that must be taken into account including selection of the appropriate animal model and method of stroke induction. These considerations depend critically both on the nature of therapy development and on the specific pathophysiological mechanism of damage that is being targeted. Despite published recommendations, preclinical stroke research is still a murky landscape without unifying methodologies on the assessment of behavioral or histological measures of outcome. The emergence of robotic forms of assessment and therapy could prove a useful tool for solving the problem of differing methodologies during behavioral assessment. Specifically, robotic technologies can be programmed to run certain tasks, and the motor movements of upper and lower limbs and the trunk recorded with high spatial and temporal resolution. Moreover, the same robotic assessments can also be performed on human subjects with ease, and functional outcomes as assessed by the same tasks compared between preclinical animal models of stroke and human stroke patients. Such studies could provide novel insight into behavioral and neural mechanisms underlying injury and recovery. The chapters of this thesis explore these topics and outline the feasibility, training, and ethical considerations of using a nonhuman primate model of chronic stroke and the characterization of motor deficits following ischemic stroke using robotic technologies. We first demonstrate that large numbers of animals can be trained to learn robotic assessment tasks in a timely manner. Subsequently, we show that robotic assessments of upper limb deficits in a visually guided reaching task following stroke are similar to those seen in human patients. Robotic assessments also reveal spasticity in contralesional elbows following injury. Lastly, we demonstrate that stroke affects the ability to counter externally applied postural perturbations. Taken together, these chapters demonstrate that assessing motor deficits in a nonhuman primate model of stroke using robotic technologies is a useful framework in which to test novel stroke therapies and interventions prior to human trials.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».