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Enregistrement W2018346530 · doi:10.5014/ajot.62.4.466

Task-Specific, Patient-Driven Neuroprosthesis Training in Chronic Stroke: Results of a 3-Week Clinical Study

2008· article· en· W2018346530 sur OpenAlexaboutno aff
Valerie Hill-Hermann, Ashley Strasser, Bethany Albers, Kelly Schofield, Kari Dunning, Peter Levine, Stephen J. Page

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprostheticsActivities of daily livingMedicinePhysical medicine and rehabilitationRegimenPhysical therapyStroke (engine)Occupational therapyFunctional electrical stimulationIntervention (counseling)Timed Up and Go testTest (biology)StimulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We examined the efficacy of a clinically based regimen in which a woman 16 months' poststroke participated in daily practice sessions of valued activities of daily living (ADLs). A unique aspect of this intervention was that it was largely patient driven, with the patient practicing ADLs while wearing an electrical stimulation neuroprosthesis. METHOD: The Fugl-Meyer Assessment (FM), Action Research Arm Test (ARA), Arm Motor Activity Test (AMAT), and Canadian Occupational Performance Measure (COPM) were administered before intervention. Therapy consisted of 3-hr ADL training sessions every weekday during a 3-week period using a neuroprosthesis featuring functional electrical stimulation during treatment sessions. One week after the end of the treatment phase, the FM, ARA, AMAT, and COPM were again administered. RESULTS: The patient exhibited reduced impairment (FM score change from 31 to 35), decreased time needed to complete AMAT tasks (from 998 s to 558 s), and increased ARA score (from 27 to 31). CONCLUSIONS: Clinically meaningful changes were realized with distant or minimal therapist supervision, making this regimen a practical and efficacious alternative.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations18
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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