Stochastic Resonance Stimulation for Upper Limb Rehabilitation Poststroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous studies have shown that subthreshold electrical or mechanical noise can reduce the sensory threshold and impart short-term improvements in sensorimotor function. We undertook this study to examine the effects of combined subsensory electrical and vibratory stimulation in conjunction with exercise training on long-term motor performance. DESIGN: Thirty subjects were recruited from adult community-dwelling stroke survivors with residual hemiparesis. Subjects were screened for residual motor ability using a functional task, and those who functioned below this level were excluded. All subjects had a history of a single unilateral ischemic or hemorrhagic stroke at least 6 mos before study entry and were not actively receiving occupational or physical therapy. Subjects were stratified by baseline upper extremity Fugl-Meyer (UEFM) (more impaired [28-35] and less impaired [36-55]) and were randomized to one of two groups: treatment (stochastic resonance stimulation [plus over minus sign] exercise: 15 subjects) and control (sham stimulation [plus over minus sign] exercise: 15 subjects). RESULTS: No significant difference was found between the stochastic resonance treatment and control group in the UEFM or in any of the secondary measures. The combined group showed modest improvements in UEFM from baseline to completion of therapy (mean improvement, 2.6 points) (P = 0.004); however, these improvements declined by 1-mo follow-up to 1.5 points (P = 0.055). No change in sensory function was detectable. CONCLUSIONS: Stochastic resonance therapy combined with occupational therapy was no more effective than occupational therapy alone in restoring sensorimotor performance. Other stochastic resonance stimulation montages or protocols might prove more effective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».