Using Assistive Robotic Technology in Motor Neurorehabilitation After Childhood Stroke
Notice bibliographique
Résumé
An intracranial haemorrhage resulted in severe motor impairment in the right upper limb in a previously physically-active young adolescent. Robot-assisted therapy was implemented over the course of 9 months to reduce motor impairment in the affected right upper limb. Robot-assisted therapy consisted of twice weekly sessions containing repetitive and progressively intense practice of hand grasping and arm reaching. The amount of assistance offered by the robot during grasping and reaching was adaptive such that as impairment reduced, the robot offered less assistance. Motor impairment was evaluated with the Fugl-Meyer assessment score for the upper limb. The robot-assisted therapy was associated with an increase in a clinical outcome measure of motor impairment following childhood stroke. The increase was distributed across both upper and lower arm segments. The final, stable reduction in motor impairment in the patient matched that demonstrated in a group of adult unilateral stroke survivors receiving similar treatment with robotics early in their recovery process. W e conclude that robot-assisted therapy offers a promising treatment option in childhood stroke involving severe upper limb motor impairment. Robot-assisted therapy could be implemented safely in an acute in-patient hospital unit and be continued after discharge to the community setting. doi:10.4021/jnr98w
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».