Defining the Role of Sensation, Strength, and Prehension for Upper Limb Function in Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Upper limb function plays a significant role in enhancing independence for individuals with tetraplegia. However, there is limited knowledge about the specific input of sensorimotor deficits on upper limb function. Thus the theoretical framework designed to develop the Graded Redefined Assessment of Strength Sensibility and Prehension (GRASSP) was used as a hypothetical model to analyze the impact of impairment on function. OBJECTIVE: To define the association of impairment (sensation, strength, and prehension measured by the GRASSP) to upper limb function as defined by functional measures (Capabilities of Upper Extremity Questionnaire, Spinal Cord Independence Measure). METHODS: A hypothetical model representing relationships by applying structural equation modeling was used to estimate the effect of the impairment domains in GRASSP on upper limb function. Data collected on 72 chronic individuals with tetraplegia was used to test the hypothetical model. RESULTS: Structural equation modeling confirmed strong associations between sensation, strength, and prehension with upper limb function, and determined 72% of the variance in "sensorimotor upper limb function" was explained by the model. Statistics of fit showed the data did fit the hypothesized model. Sensation and strength influence upper limb function directly and indirectly with prehension as the mediator. CONCLUSIONS: The GRASSP is a sensitive diagnostic tool in distinguishing the relative contribution of strength, sensation and prehension to function. Thus, the impact of interventions on specific domains of impairment and related contribution on clinical recovery of the upper limb can be detailed to optimize rehabilitation programs.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».