Pilot study of Lokomat versus manual-assisted treadmill training for locomotor recovery post-stroke
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».