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Enregistrement W2047686058 · doi:10.2522/ptj.20140492

Motor and Visuospatial Attention and Motor Planning After Stroke: Considerations for the Rehabilitation of Standing Balance and Gait

2015· article· en· W2047686058 sur OpenAlexaff
Sue Peters, Todd C. Handy, Bimal Lakhani, Lara A. Boyd, S. Jayne Garland

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationBalance (ability)GaitRehabilitationPsychologyStroke (engine)NeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention and planning can be altered by stroke, which can influence motor performance. Although the influence of these factors on recovery from stroke has been explored for the upper extremity (UE), their impact on balance and gait are unknown. This perspective article presents evidence that altered motor and visuospatial attention influence motor planning of voluntary goal-directed movements poststroke, potentially affecting balance and gait. Additionally, specific strategies for rehabilitation of balance and gait poststroke in the presence of these factors are discussed. Visuospatial attention selects relevant sensory information and supports the preparation of responses to this information. Motor attentional impairments may produce difficulty with selecting appropriate motor feedback, potentially contributing to falls. An original theoretical model is presented for a network of brain regions supporting motor and visuospatial attention, as well as motor planning of voluntary movements. Stroke may influence this functional network both locally and distally, interfering with input or output of the anatomical or functional regions involved and affecting voluntary movements. Although there is limited research directly examining leg function, evidence suggests alterations in motor and visuospatial attention influence motor planning and have a direct impact on performance of gait and balance. This model warrants testing comparing healthy adults with individuals with 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,331 · 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'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

Citations44
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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