Relationship Between Visuospatial Neglect and Kinesthetic Deficits After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After stroke, visuospatial and kinesthetic (sense of limb motion) deficits are common, occurring in approximately 30% and 60% of individuals, respectively. Although both types of deficits affect aspects of spatial processing necessary for daily function, few studies have investigated the relationship between these 2 deficits after stroke. OBJECTIVE: We aimed to characterize the relationship between visuospatial and kinesthetic deficits after stroke using the Behavioral Inattention Test (BIT) and a robotic measure of kinesthetic function. METHODS: Visuospatial attention (using the BIT) and kinesthesia (using robotics) were measured in 158 individuals an average of 18 days after stroke. In the kinesthetic matching task, the robot moved the participant's stroke-affected arm at a preset direction, speed, and magnitude. Participants mirror-matched the robotic movement with the less/unaffected arm as soon as they felt movement in their stroke affected arm. RESULTS: We found that participants with visuospatial inattention (neglect) had impaired kinesthesia 100% of the time, whereas only 59% of participants without neglect were impaired. For those without neglect, we observed that a higher percentage of participants with lower but passing BIT scores displayed impaired kinesthetic behavior (78%) compared with those participants who scored perfect or nearly perfect on the BIT (49%). CONCLUSIONS: The presence of visuospatial neglect after stroke is highly predictive of the presence of kinesthetic deficits. However, the presence of kinesthetic deficits does not necessarily always indicate the presence of visuospatial neglect. Our findings highlight the importance of assessment and treatment of kinesthetic deficits after stroke, especially in patients with visuospatial neglect.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».