Étude des interactions interhémisphériques entre les représentations des muscles de l'épaule et du tronc dans le cortex moteur primaire
Bibliographic record
Abstract
Après un accident vasculaire cérébral (AVC), 30% des personnes ont une atteinte de la fonction motrice du membre supérieur. Un des mécanismes pouvant intervenir dans la récupération motrice après un AVC est la réorganisation des interactions interhémisphériques. À ce jour, la plupart des études se sont intéressées aux interactions entre les représentations des muscles de la main. Or la réalisation de mouvements de la main nécessite une coordination précise des muscles proximaux de l’épaule et le maintien d’une stabilité assurée par les muscles du tronc. Cependant, il existe peu d’informations sur le contrôle interhémisphérique de ces muscles. Ainsi, l’objectif de cette étude était de caractériser les interactions entre les représentations corticales des muscles proximaux (Deltoïde antérieur (DA)), et axiaux (Erecteur spinal (ES L1)) chez le sujet sain et de les comparer avec les interactions interhémisphériques entre les représentations des muscles distaux (1er interosseux dorsal (FDI)). Deux techniques de stimulation magnétique transcrânienne ont été utilisées pour évaluer ces interactions. La stimulation du cortex moteur ipsilatéral évoque une période de silence ipsilatérale (iSP)-reflétant l’inhibition interhémiphérique-dans le FDI et le DA. Dans ES L1, l’iSP est précédée d’une facilitation. Le paradigme de l’impulsion pairée démontre aussi la présence d’inhibition interhémisphérique dans les trois muscles. Ces résultats suggèrent un patron distinct d’interactions réciproques entre les représentations des muscles distaux, proximaux et axiaux qui peut être expliqué à la fois par des changements d’excitabilité au niveau cortical et sous-cortical. Ces résultats pourraient servir de bases normatives afin d’évaluer les changements survenant suite à un AVC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".