Individuals with the Dominant Hand Affected following Stroke Demonstrate Less Impairment Than Those with the Nondominant Hand Affected
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose was to determine if upper extremity impairment and function in individuals with chronic stroke is dependent upon whether the dominant or non-dominant hand is affected. METHODS: Ninety-three community-dwelling individuals with stroke. The Modified Ashworth Scale (tone), handheld dynamometry (isometric strength), monofilaments (sensation), Brief Pain Inventory (pain), Chedoke Arm and Hand Activity Inventory Motor Activity Log (paretic arm use), and Reintegration to Normal Living Index (participation) were used to form impairment and function models. RESULTS: Multivariate analysis models (Dominance x Severity) were created for impairment and function variables. There was a significant interaction and main effect of Dominance for the impairment model (P = 0.01) but not the function model (P = 0.75). The dependent variables of tone, grip strength, and pain were all significantly affected by Dominance, indicating less impairment if the dominant hand was affected. All dependent variables except pain were affected by Severity. CONCLUSION: This study looked at the effect of the dominant hand being affected versus the nondominant in individuals with chronic stroke. Individuals with the dominant hand affected demonstrated less impairment than those with the nondominant hand affected. However, there was no effect of dominance on paretic arm use or performance in activities of daily living. Prospective studies to further explore the issue of hand dominance and poststroke function are suggested.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».