Feedback-controlled robotics-assisted treadmill exercise to assess and influence aerobic capacity early after stroke: a proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The majority of post-stroke individuals suffer from low exercise capacity as a secondary reaction to immobility. The aim of this study was to prove the concept of feedback-controlled robotics-assisted treadmill exercise (RATE) to assess aerobic capacity and guide cardiovascular exercise in severely impaired individuals early after stroke. METHOD: Subjects underwent constant load and incremental exercise testing using a human-in-the-loop feedback system within a robotics-assisted exoskeleton (Lokomat, Hocoma AG, CH). Inclusion criteria were: stroke onset ≤8 weeks, stable medical condition, non-ambulatory status, moderate motor control of the lower limbs and appropriate cognitive function. Outcome measures included oxygen uptake kinetics, peak oxygen uptake (VO2peak), gas exchange threshold (GET), peak heart rate (HRpeak), peak work rate (Ppeak) and accuracy of reaching target work rate (P-RMSE). RESULTS: Three subjects (18-42 d post-stroke) were included. Oxygen uptake kinetics during constant load ranged from 42.0 to 60.2 s. Incremental exercise testing showed: VO2peak range 19.7-28.8 ml/min/kg, GET range 11.6-12.7 ml/min/kg, and HRpeak range 115-161 bpm. Ppeak range was 55.2-110.9 W and P-RMSE range was 3.8-7.5 W. CONCLUSIONS: The concept of feedback-controlled RATE for assessment of aerobic capacity and guidance of cardiovascular exercise is feasible. Further research is warranted to validate the method on a larger scale. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Aerobic capacity is seriously reduced in post-stroke individuals as a secondary reaction to immobility. Robotics-assisted walking devices may have substantial clinical relevance regarding assessment and improvement of aerobic capacity early after stroke. Feedback-controlled robotics-assisted treadmill exercise represents a new concept for cardiovascular assessment and intervention protocols for severely impaired individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».