文摘

中风后康复运动赤字依赖感觉运动和认知能力,从而涉及到大规模的大脑网络。然而,很少有研究调查运动和认知域之间的集成,以及它的神经解剖学的基础。回顾性研究,上肢运动响应技术为基础的康复是检查样品中29中风患者(18与权利和11个左脑损伤)。预处理的感觉运动和注意力的能力被发现影响电动机的复苏。训练反应能力提高电动机的严重程度的函数赤字,而幸免注意力的能力,特别是视觉空间的关注,支持汽车改进。神经解剖学的分析结构损伤和白质断开连接显示,卒中后运动性能与核有关,脑岛皮质脊髓束,frontoparietal连接。运动康复的结果主要是与上纵束和部分胼胝体的参与。后者的发现支持了假设电动机复苏进行大规模脑网络,包括认知能力和提供了洞察中风康复策略。

1。介绍

中风幸存者可能遭受电机、认知、和/或心理上的缺陷,结合影响康复的过程中以及生活质量。运动能力损伤的存在(即。,hemiparesis, coordination problems, and spasticity) is very common and it evidently affects patients’ everyday autonomy, with a high variability of recovery that depends on both spontaneous and rehabilitation-induced gains [1]。

神经运动能力损伤的康复是基于运动学习原则在复杂的感觉运动和认知过程2]。再需要一些有目的的行动计划的执行和计算步骤进行大脑不同区域之间的联系(3,4]。这个层次的过程从感官之间的集成身体信息从以前的经验(5)和在线运动和上下文(4,6随意运动)的执行。一方面,interpatients变异性在保存感觉运动能力是至关重要的功能性运动技能(7),正在进行的控制8],和预后[9]。另一方面,认知系统支持运动的执行,计划的计算步骤和关注内部和外部感觉运动反馈监控和调整性能(6,10,11]。事实上,中风患者运动赤字主要有困难应对日常行为,这往往涉及高注意力负载由于多任务要求(例如,行走,避免障碍),从而恶化感觉输入的处理(12)和电动机执行(13]。事实上,运动康复治疗的主要目标是恢复日常生活能力。

最近的创新方法与基于技术的运动康复(此后,结核病)技术目标与生态环境、行为要求和认知能力可能涉及(2,14]。结核病的方法是基于交互动作反馈模拟软件,吸引病人到real-world-like场景(2,15,16)和支持汽车复苏,为上肢康复证明(17- - - - - -20.]。然而,科克伦最近的一份研究报告指出,大多数研究结核病的康复(即。,using virtual reality) usually exclude patients with severe cognitive deficits, thereby prompting for further investigations on cognitive abilities as covariate in motor training outcome [21]。

考虑电动机和认知系统的集成基础运动学习(2),一个关键的挑战是利用神经病人在神经功能水平。众所周知,病变在初级和次级运动皮层2),皮质脊髓束(22),和两半球间的连接(23)影响上肢损伤的严重程度。然而,最近的结果突出大脑连接的作用包括双边电机、运动前区、额叶区域(24),形成一个大规模temporofrontoparietal功能网络(25- - - - - -28]。这种大规模网络的神经可塑性可能给洞察interpatients可变性在电动机复苏(29日,30.]在认知缺陷的共存31日]。特别是,运动和注意力能力之间有明显的联系表明忽视综合症(32,33),视觉空间的注意力缺陷定位和报告相关刺激contralesional一侧的空间(34),主要发生在右大脑半球中风([35,36),但看到37])。更普遍的是,运动康复的功效可能取决于许多因素,包括患者的残余能力(1,9)、培训方法(15),和类型的神经解剖学的障碍3,38]。

目前的回顾性研究的目的是探讨如何感觉运动和关注系统导致电机恢复上肢损伤后结核病康复。我们只考虑病人结核病理疗项目为了有一个一致的康复方法,也更接近真实的请求。我们检查了选择性注意技能的影响在整个样本的病人,而另外的子群对中风患者我们检查的角色视觉空间的定向能力。完成这幅图中,我们还检查了相关的神经结构初始和postrehabilitation电机性能。我们检查了与结构损伤39)以及与白质断开连接(40]。后者代表了一种新颖的方法来检查直接结构断开连接后局部病变(40),提供了有价值的知识连接和行为之间的映射(24]。

2。材料和方法

2.1。参与者

中风患者住院IRCCS圣卡米洛•医院在2010年和2017年之间(意大利威尼斯)被认为是回顾性研究。

患者最初检查下列特点:成人年龄,第一次中风(从缺血性或出血性病因),和可用性的大脑结构的MRI扫描。因此,入选标准的申请(1)存在单侧大脑损伤,(2)完成上肢结核病康复协议,和(3)的矩阵管理测试(41]。额外的排除标准实施在只考虑患者可能受益于运动康复:(1)存在的其他神经和精神疾病病史评估可用的神经测试和/或大脑核磁共振扫描(即。,clinical signs of probable neurodegenerative deficits), (2) chronic stroke lesion (>1.5 years from onset), (3) pretreatment motor function of the upper limb showing negligible (values at the Upper Extremity Fugl-Meyer Assessment scale in the range 60-66, for potential ceiling effect) or very severe impairments (values in the range 0-6, for potential floor effect), which could impact the scale’s sensitivity [42),(4)之间的长途(> 3个月)的评估注意力和结核病康复治疗。

从主资格筛选,42个病人满足入选标准,但其他13例排除排除条件。最后的示例包括29例( 年, 年, 个月),11(精神的小黑裙)和18左右脑损伤(RBD)(见图1研究包含流程图;完整的病人的数据提供了补充材料)。研究遵循赫尔辛基宣言和意大利监管立法法令n。211/2003;实验研究部门法令2004年12月17日)卫生保健。临床研究伦理委员会的IRCCS圣卡米洛•医院批准招收的两项研究患者知情同意后(在ClinicalTrials.gov Prot。2013.11,登记NCT02234531虚拟现实,和普罗特。2014.14 -农奴,在ClinicalTrials.gov登记NCT03207490王维)。

2.2。认知数据

所有病人接受神经心理学评估,但不是一直对整个样本由于回顾性的设计研究。对于样本的描述,我们记录了测试至少50%的病人。这些测试探讨以下:一般认知能力(规模Minimental examination-MMSE [43)、推理(瑞文推理;(44]),短期记忆(数字广度,Spinnler Tognoni, 1987),长期记忆(雷伊图-延迟;Caffarra et al ., 2002),工作记忆(向后数字广度,41]),与简单和复杂的数据和建设性的失用症(图纸的副本;Spinnler Tognoni, 1987;雷伊图-副本;(45])。

为了探索注意力影响运动康复的响应能力,我们收集注意力测试数据。选择性注意是由注意力评估矩阵测试,适用于研究RBD和小黑裙中风患者(41]。在该测试中,患者需要划掉一些目标数字(1、2或3)在三个不同的数值矩阵在45秒内(总体范围0-60)。此外,视觉空间的关注通过行为注意力不集中测试的评估(位)46)是用于几乎所有的对脑损伤患者18例(16)。钻头包括6个单项成绩(取消,字母或明星,行二分图复制,并绘制)视觉空间的关注评估困难,它经常被用来评估存在的忽视。单项成绩突出不同类型的忽视,但只有取消任务直接要求视觉扫描peripersonal空间(47]。特别是,星星取消分测验需要标志着小星星(范围0-54)页面的混杂因素(大明星和文字),从而使视觉扫描性能评价忽视产生敏感。表现在一些明星测试因此用于统计分析。

2.3。汽车数据

所有患者完成了理疗康复计划包括两个不同的培训:传统康复(TR)与结核病治疗和一个额外的一个技术。每个治疗持续了1小时/天5次(3周),30 h。培训都是根据病人的电动机剩余能力进步运动的目标。总响应(TR +结核病)测试的上肢部分Fugl-Meyer评估量表。

具体来说,TR练习有针对性的整个身体,改善病人的自主权。具体练习上肢由被动的协助,其积极的调动所有自由的方向(48),由理疗师。结核病康复协议只关注上肢的运动在一个生态的虚拟环境中,技术的支持下提供在线强化反馈。协议可以使用虚拟现实软件或王维机器人,专门申请的上肢康复训练肌肉的细微差异。练习与虚拟现实关注肘部和肩膀/上肢近端,与一个3 d动作跟踪系统(Polhemus FasTrak 3空间,佛蒙特州,美国)如Piron称和他的同事所述2]。王维的机器人(奥地利格拉茨Tyromotion GmbH)治疗是基于检测和控制手指屈肌肌电图和两种表面的信号(19]。结核病的选择协议是由临床判断,特别是个别病人的剩余能力。

感觉运动能力,评估所有患者接受一个完整的临床评估之前治疗(i)修改Ashworth规模(49),5个上肢痉挛状态的肌肉(总价值是计算每一块肌肉的总和,从0到20增加严重性),和(2)达到性能范围(范围0-36)([50),上肢达到的能力。此外,使用Fugl-Meyer (F-M)规模42)分别被认为是(3)感觉(0-24范围),评级障碍触觉和本体感受的感觉;(iv)关节运动的振幅范围(范围0-48)评级和痛苦与上肢的被动动员;和(v)上肢(问题)(范围0 - 66)上肢运动功能的整体评估。康复后的低端是readministered F-M问题作为主要衡量注册预处理和后处理性能之间可能发生的变化(51]。

2.4。大脑损伤和断开预处理

所有患者的t1加权图像1.5 T飞利浦磁共振扫描仪。作为第一步,自动使用损伤脑损伤分割得到认同社区数据分析软件(琳达52])。结果病变面具(在本地MRI空间)是视觉检查和手动修正ITK-snap软件(53)由两名研究人员的监督(RZ和DE)和一个神经学家琳达的轻微差异结果和原始T1扫描。最后,允许病人间的对比图,病变是空间注册标准模板使用的管道BCBtoolkit软件(http://toolkit.bcblab.com/)[40)(也看到24])。的个人损伤健康组织取代侧半球的对映异构的方法(54)允许MRI扫描和病变面具MNI152空间(的正常化 毫米立体像素大小)与diffeomorphic变形(55]。进行了质量检查注册步骤通过视觉检查。

可能损伤神经束提取使用BCBtoolkit Disconnectome地图工具(40]。在这种方法中,个人病变地图被用作种子在TrackVis tractography (http://trackvis.org/),考虑到个人间的变化从一个健康对照组的数据集(如[56])。在生成的断开连接地图,体素仅代表断开大片高于50%的传统概率阈值(40]。注意,地图中的值对应于最大lesioned-streamline定位概率,而不是断开的概率。

3所示。数据分析

3.1。行为数据分析

为了控制整个样本描述性的区别,第一次运行与病人之间的直接比较的病变(小黑裙与RBD)神经心理评估和实验数据(即可用。、人口、神经、电动机和注意力),通过t检验或Wilcoxon测试连续和顺序数据或气²测试频率。

运动康复响应性的检验是运行在F-M问题的结果。以前的研究已经表明最初的严重赤字预测行为复苏(57,58]。因此,我们计算一个“F-M问题恢复指数”( )来检测运动变化的加权预处理残余性能(57,58]。注意,原始的改变(即。,post–pre) does not consider the patient’s initial ability and it would miss its impact on the performance gains. After controlling that its distribution did not diverge from normality using the Shapiro-Wilk test, this index was used as a dependent variable to analyze the association of motor improvement to all other collected data by means of a linear regression model. As in previous studies with a similar goal [59],向前逐步方法允许按顺序介绍按照相关性的变量对因变量(报告的完整的相关矩阵表5 s-6s在补充材料)。模型比较适合进行对数似测试模型的残差气²测试(进入那些 ),包括所有这些因素有助于解释方差,但不会阻止模型收敛(60]。此外,逐步回归结果的鲁棒性是评估使用另一种方法,最佳子集回归(61年]。后者生成模型从所有可能的预测因素的组合,然后用拟合优度相比。这些结果发表在补充材料。值得注意的是,最保守的模型包含相同的预测因子逐步回归。

在模型中,协会F-M问题恢复指数计算了以下独立变量:人口统计信息(即。、年龄、性别和教育),(即临床参数。,etiology, time from onset, damaged hemisphere, lesion volume, and type of TB motor training), attentional deficits (values at the attentional matrices test), and pretreatment upper limb residual motor performance. For the latter, a dimensionality reduction was carried out using principal component analysis (PCA) with oblique rotation on all collected pretreatment motor tests (i.e., Modified Ashworth, Reaching test, and all F-M subscales). Following Corbetta and colleagues (62; also see [24,57]),我们使用第一个主成分作为“运动因素”在所有后续分析,因为它占了大部分的方差(> 60%,见补充材料)。汽车因此因素得分高的代表电机测试和回归建模的使用防止测试作为预测因子包括几个相关的问题。

我们还进行了一项探索性分析调查的角色在子群的RBD患者来说,视觉空间的关注一些明星得分是可用的(16 18)。这个测试对视觉空间的定向组件的关注,这是更频繁地受损后右大脑半球中风([36),但看到37])和可能是一个更好的预测汽车复苏相比更一般的索引的选择性注意对整个样本。一些明星得分是作为一个额外的输入预测变量的回归分析。

分析运行使用软件R (R核心团队,2018),使用包汽车[62年]。

3.2。神经影像数据分析

克服小样本大小的问题,损伤数据被抛左对齐到一个半球病变面具和断开地图到右半球的空间。

首先,创建一个覆盖地图分别为病变和断开连接。这些地图让我们描绘最重叠受损区域和描述他们的本地化。后来,统计分析分别运行病变面具和断开地图,与病变分布映射(VLSM)方法(39,63年)使用NPM项目MRIcron软件(http://www.cabiatl.com/mricro/mricron/index.html)。VLSM方法允许探索强lesion-deficit协会在一个小样本(神经64年),通过独立比较所有损坏压在mass-univariate设计(65年,66年]。

两个独立VLSM分析计算估计受损像素点,预测在预处理降低值F-M问题和F-M问题恢复指数,对灰质和白质病变断开连接。例如,VLSM结果报告与剩余能力相关的受损区域和运动恢复,分别。使用非参数运行分析Brunner-Menzel (BM)分析每个体素内病变面具连续行为数据(67年),控制病变卷作为协变量,voxel-level错误发现率修正多重比较。与一个atlas-based方法识别(68年),VLSM结果重叠概率Harvard-Oxford阿特拉斯(69年针对单一大片[]和人类大脑图谱70年]标签和识别受损的体素在灰色结构和白质束(见补充材料)。

4所示。结果

4.1。描述性信息

为了确保类似的团体,所有相关行为的小黑裙和RBD患者之间的数据进行比较。RBD患者报道降低电动机的预处理和后处理能力评估,而不是F-M问题恢复指数(表1)。没有其他神经心理学数据对整个样本,但报告的补充材料(表作说明之用3 s)。

4.2。运动康复的响应能力

F-M问题复苏指数并没有偏离正态分布(Shapiro-Wilk测试, , ),这是适合线性回归建模。在生成的模型,F-M问题恢复指数预测的年龄( ),电动机因子( ),影响半球( ),和细心的矩阵( )(见表2)。其他独立变量被发现没有显著关系。模型取得了一个很不错的选择, (调整后 , , )。模型的残差不偏离正态分布( , )。

额外的回归分析预处理F-M问题分数,在补充材料,显示初始电动机性能只有从中风发病受时间的影响。

F-M问题恢复子群的指数右脑中风病人还没有统计不同于正态分布( , )。回归模型表明,经济复苏指数预测的年龄( ),从发病时间( ),和一些明星测试( )(表3)。没有其他的预测是很重要的。这个模型产生了 (调整后 , , ),和残差不偏离正态分布( , )。

4.3。病变和断开数据

最大损伤重叠被发现在17例(58.62%),主要涉及核,孤立、时间,和鳃盖中部皮层(图2(一个))。

断开连接的大片,最大重叠被发现在25例(86.21%)。最大片受损比例在所有患者皮质脊髓束,胼胝体,corticopontine, frontostriatal、frontoinsular束V,和上级纵束III (SLF III)(图2 (b))。

4.4。从神经解剖学的数据预测运动能力和恢复

VLSM分析,降低预处理电动机与集群相关的性能明显受损体素主要位于硬膜和岛叶皮质(图3(一个)),以及皮质脊髓束内白质断开连接,corticopontine, frontostriatal, frontoinsular束V(图3 (b),见表9世纪详细结果补充材料)。

VLSM分析运动康复的响应能力,降低F-M问题恢复指数拥有一个很大的顶叶区域显著相关。虽然重要的结果出现了病变分析小型集群位于中央回,他们中只有不到50%的病人。相比之下,白质被发现更可靠地参与运动的结果,尤其是在SLFIII和胼胝体(图4,见表十年代详细结果补充材料)。

5。讨论

神经人口,康复运动赤字依赖感觉运动和认知系统(2]。自愿的运动行为涉及到广泛的神经网络除了电机(24,28,57)和注意力功能(32,33]。然而,电动机的综合调查,认知,和神经解剖学的因素可能会影响汽车复苏仍然是稀疏的。

目前的回顾性研究调查是否注意力能力影响运动康复的结果,当控制临床变量和预处理感觉运动技能。这项研究的第二个目的是评估脑损伤和/或白质断开连接更好地预测电机赤字和阻碍康复结果。尽管样本量太小,所有患者参与结核病的上肢康复项目的临床试验。这确保了一致性的康复协议和运动技能的详细评估的可用性。

5.1。感觉运动系统和神经相关

在线性回归模型中,对整个样本的病人,F-M问题复苏指数预测的预处理感觉运动能力,注意力,半球,和年龄的影响。这种分析强调,一些病人的特点有助于interpatients变化响应运动康复。值得注意的是,该模型占大量的运动恢复的变化指数。

值得注意的是,上肢感觉运动剩余能力综述了PCA的第一主成分进行所有电机测试和尺度。与先前的研究,使用同样的方法(24,71年,72年),我们观察到,第一个组件占大量的行为差异(76%)。这是一致的想法,行为是低维(71年),一个“电动机因素”充分抓住了残余的机动能力。重要的是,运动因素影响运动康复结果。同样值得注意的是,运动因子值更受到预处理F-M问题和达到性能尺度比简单的变量如感觉,本体感受,关节强直状态,振幅(见表4 s在补充材料)。考虑到电机的高值因子指数差电机性能和相应的模型回归重量是积极的,它可以得出结论:性能(相对于预处理性能)取得通过康复更大更严重的患者上肢运动困难。这表明患者严重电动机赤字有更多的“改进的余地”,它是一致的证据表明结核病康复可能促进上肢运动改善(20.]即使是最损害病人。

VLSM分析相关病人的预处理F-M问题分数在感觉和运动区病变,尤其是壳核和脑岛。壳核被认为是一个主要运动结构,这也是高级汽车所需处理,比如在心理旋转,依靠感官记忆和支持新的学习(73年]。认知加工的脑岛是一个至关重要的领域的身体意识(74年,75年通过各种感官的处理内部刺激[76年,77年),但它也参与高需求注意力任务和控制,由于其与大规模脑网络互动(78年]。

在断开VLSM分析地图,皮质脊髓束的损伤和一些frontoparietal通路(即。,corticopontine, frontostriatal, and frontoinsular V tracts) emerged as predictors of the pretreatment motor abilities. The corticospinal tract is part of the main motor pathway, with a major role in controlling voluntary actions [79年]。其他frontoparietal网络的参与可能建议联想等认知领域的关注和语言来监控自己的电机执行和与外部刺激(28]。

与病变,描述性统计显示差异的小黑裙和RBD患者之间的运动能力,后者提供更高程度的上肢痉挛状态和性能达到赤字。病变侧运动模型中复苏的结果的影响。这可能与小的小黑裙和RBD病变的分布之间的差异影响的主要感觉运动系统。

有趣的是,结核病治疗的类型没有进入到模型中。这是符合事实,结核病的方法都是建立在运动训练的适应连续在线反馈在生态环境中,以及之前的证据表明,两种方法提高上肢运动康复(17- - - - - -20.]。

5.2。认知系统和神经相关

我们回归建模结果表明,选择性注意技能(评估通过细心的矩阵测试)是积极相关F-M问题恢复指数。这个结果支持假设保存注意技能可以正面影响运动康复的结果,如电动机和关注过程一起工作在运动80年]。

然而,互补进行回归分析的子群右半球损伤表明,患者康复的注意力调制的结果是更具体地说与视觉空间的定位,而不是更一般的选择性注意。进一步的研究应该利用计算机化的评价方法,可以推出更多微妙的视觉空间的定向赤字(81年),即使在小黑裙)患者(37]。空间能力对运动恢复的RBD(很重要33和病人的小黑裙82年),但不幸的是,我们的数据不包括测试探索其他空间过程,如失用症(83年]。

的参与视觉空间的关注与VLSM分析的结果是一致的运动恢复指数(图4)。事实上,SLF III是intrahemispheric相关frontoparietal网络支持注意力定向与视觉空间的忽视有关(71年,82年]。此外,SLF三世被认为有作用,注意突出刺激之间的联系和有目的的行动的计划84年]。胼胝体的参与似乎支持两半球间的连通性在中风恢复的作用,作为电动机赤字(之前报道57,81年和视觉空间的忽视85年,86年]。从损伤分析,检测到中央顶叶区域,但只有在少数的病人。这个区域可能与忽视严重程度(87年]。

然而,赤字在电动机和关注领域可能来自于损伤诱导宽功能变化(72年在frontoparietal和两半球间的连通性86年]。胼胝体损伤SLF三世和可能支持的想法大面积中断大脑皮层活动的运动和认知领域,披露的注意力和运动障碍共存中风患者(33]。事实上,自愿的上肢运动康复运动在我们的样例被关注技能支持,也是重要的高级认知过程的监控6)和控制(3执行电动机。

同样,SLF三世最近被证明是断开连接在中风病感失认症患者偏瘫(74年),高估自己的上肢运动性能由于缺乏意识的运动障碍。右半球损害frontotemporal-parietal网络破坏运动规划之间的计算步骤和更高级别的监控88年),影响意识的水平(89年)及其波动(90年]。即使病感失认症和忽视主要RBD患者的调查,他们也可以发生在左半球损伤(37,91年),是众所周知的运动和认知康复产生负面影响(92年,93年]。

最后,病人的年龄是一个重要的预测模型,但其效果似乎违反直觉,因为它值更高的老年F-M相关问题恢复指数。然而,值得注意的是,平均年龄相对较高( 年),结果可能是受到其他人口和临床变量(还请注意,没有年龄和预处理电动机赤字之间的相关性;看到完整的相关矩阵表5 s补充材料)。

5.3。研究的局限性

这项研究的主要限制是相对较小的样本大小。这是由于回顾性设计和事实,病人接受定制的评估。这阻止了更广泛的认知领域的检验。此外,我们只考虑变量没有缺失的数据,以检查影响整个集团和克服模型收敛问题。同样,对于神经解剖学的分析,采用单变量统计方法作为病变在小样本调查的建议,从而确保高规范产生的集群(66年]。尽管单变量和多变量思维映射方法已被证明产生高度相似的结果(24),一个更大的样本和多元的使用机器学习方法会加强了我们的研究结果的推广。此外,断开连接的严重程度可以估计更直接使用其他方法(例如,[94年])。未来的研究应该利用勘察设计收集信息在一个广泛的感觉运动和认知能力,以及多通道神经影像数据,来预测电机复苏病人的大样本。

6。结论

目前的回顾性研究旨在整合临床,行为,和神经影像数据作为上肢运动康复的预测,利用一个相对较小的但选择样本的病人持续收到结核病运动康复。结果表明,年龄、半球、预处理电机、和注意力的能力与运动康复结果。电机的集成和认知变量了解康复病人的变化是至关重要的。例如,注意力不集中,尤其是视觉空间的定向,可以发挥关键作用到上肢的运动恢复,支持康复的订婚和最终结果。

思维映射显示frontoparietal地区都参与患者的残余机动能力和复苏,但用不同的加权的贡献。而预处理电机性能更连接到电机领域和途径,运动康复结果预测电动机和注意力网络。

总之,行为和神经解剖学的信息的整合是一种有价值的方法理解和裁缝在中风患者上肢运动治疗。预测的可能性康复结果可能告知临床决策的干预项目,从而优化资源和促进病人的恢复。

数据可用性

的数据支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

作者报告没有利益冲突。

作者的贡献

丹妮拉维'Imperio负责方法,正式的分析,和原创作品准备草案;Zaira罗密欧负责方法,数据管理,调查,和writing-review和编辑;罗伦萨Maistrello负责的方法和形式分析;Eugenia Durgoni进行数据管理和调查;德拉卡米拉圣母怜子图进行数据管理和调查;米歇尔·德·菲利普·德·葛拉齐亚执行正式数据管理和分析;弗朗西斯卡Meneghello负责概念化和项目管理;安德里亚Turolla负责概念化、方法writing-review和编辑、监督和项目管理;马可·圭负责概念化、方法writing-review和编辑,监督资金收购,和项目管理。

确认

我们感激地承认临床的支持团队,从事日常中风患者的评估和治疗。这项工作是支持的意大利卫生部(给予M.Z. rf - 2013 02359306、补贴gr - 2011 - 02348942和rf - 2019 02348942 A.T.;Ricerca Corrente, IRCCS Ospedale圣卡米洛•)。

补充材料

在补充材料患者的人口统计学、临床和实验的细节信息(表1 s-3s)。PCA的细节(图1、表4),相关矩阵(表5 s, 6 s),回归(表7、8),和VLSM分析(表8 s-11s图2 s)。(补充材料)