Pilot study of Lokomat versus manual-assisted treadmill training for locomotor recovery post-stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While manually-assisted body-weight supported treadmill training (BWSTT) has revealed improved locomotor function in persons with post-stroke hemiparesis, outcomes are inconsistent and it is very labor intensive. Thus an alternate treatment approach is desirable. Objectives of this pilot study were to: 1) compare the efficacy of body-weight supported treadmill training (BWSTT) combined with the Lokomat robotic gait orthosis versus manually-assisted BWSTT for locomotor training post-stroke, and 2) assess effects of fast versus slow treadmill training speed. METHODS: Sixteen volunteers with chronic hemiparetic gait (0.62 +/- 0.30 m/s) post-stroke were randomly allocated to Lokomat (n = 8) or manual-BWSTT (n = 8) 3x/wk for 4 weeks. Groups were also stratified by fast (mean 0.92 +/- 0.15 m/s) or slow (0.58 +/- 0.12 m/s) training speeds. The primary outcomes were self-selected overground walking speed and paretic step length ratio. Secondary outcomes included: fast overground walking speed, 6-minute walk test, and a battery of clinical measures. RESULTS: No significant differences in primary outcomes were revealed between Lokomat and manual groups as a result of training. However, within the Lokomat group, self-selected walk speed, paretic step length ratio, and four of the six secondary measures improved (p = 0.04-0.05, effect sizes = 0.19-0.60). Within the manual group, only balance scores improved (p = 0.02, effect size = 0.57). Group differences between fast and slow training groups were not revealed (p > or = 0.28). CONCLUSION: Results suggest that Lokomat training may have advantages over manual-BWSTT following a modest intervention dose in chronic hemiparetic persons and further, that our training speeds produce similar gait improvements. Suggestions for a larger randomized controlled trial with optimal study parameters are provided.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle