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Enregistrement W2032964188 · doi:10.1177/0888439004266304

Training Mobility Tasks after Stroke with Combined Mental and Physical Practice: A Feasibility Study

2004· article· en· W2032964188 sur OpenAlexafffund
Francine Malouin, Carol L. Richards, Julien Doyon, Johanne Desrosiers, Sylvie Belleville

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationCanada Research Chairs
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationPsychologyStroke (engine)Training (meteorology)RehabilitationPhysical therapyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the potential of using mental practice (MP) to promote the learning of 2 mobility tasks in persons with stroke. Twelve patients were trained with MP to increase the loading of the affected limb while standing up from a chair and sitting down. Vertical forces were recorded using force plates under each foot and the chair. Changes in the loading of the affected limb and in task duration, immediately after 1 training session and 24 h later, served as outcomes. After training, the loading of the affected limb had increased (P < 0.001) during standing up (16.2%) and sitting down (17.9%), and the improvement remained significant 24 h later, indicating a learning effect. In contrast, the duration of the performance did not change with training. The results indicate that, in the early stage of learning with MP, changes in limb-loading strategies are a more sensitive measure of performance than is speed.

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)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations116
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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