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Enregistrement W2007701164 · doi:10.1155/2013/159105

Playing Piano Can Improve Upper Extremity Function after Stroke: Case Studies

2013· article· en· W2007701164 sur OpenAlexaff
Myriam Villeneuve, Anouk Lamontagne

Notice bibliographique

RevueStroke Research and Treatment · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePianoChronic strokeStroke (engine)Intervention (counseling)Physical therapyTest (biology)MIDIPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music-supported therapy (MST) is an innovative approach that was shown to improve manual dexterity in acute stroke survivors. The feasibility of such intervention in chronic stroke survivors and its longer-term benefits, however, remain unknown. The objective of this pilot study was to estimate the short- and long-term effects of a 3-week piano training program on upper extremity function in persons with chronic stroke. A multiple pre-post sequential design was used, with measurements taken at baseline (week0, week3), prior to (week6) and after the intervention (week9), and at 3-week follow-up (week12). Three persons with stroke participated in the 3-week piano training program that combined structured piano lessons to home practice program. The songs, played on an electronic keyboard, involved all 5 digits of the affected hand and were displayed using a user-friendly MIDI program. After intervention, all the three participants showed improvements in their fine (nine hole peg test) and gross (box and block test) manual dexterity, as well as in the functional use of the upper extremity (Jebsen hand function test). Improvements were maintained at follow-up. These preliminary results support the feasibility of using an MST approach that combines structured lessons to home practice to improve upper extremity function in chronic stroke.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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