Use of Accelerometer-Based Feedback of Walking Activity for Appraising Progress With Walking-Related Goals in Inpatient Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regaining independent ambulation is important to those with stroke. Increased walking practice during "down time" in rehabilitation could improve walking function for individuals with stroke. OBJECTIVE: To determine the effect of providing physiotherapists with accelerometer-based feedback on patient activity and walking-related goals during inpatient stroke rehabilitation. METHODS: Participants with stroke wore accelerometers around both ankles every weekday during inpatient rehabilitation. Participants were randomly assigned to receive daily feedback about walking activity via their physiotherapists (n = 29) or to receive no feedback (n = 28). Changes in measures of daily walking (walking time, number of steps, average cadence, longest bout duration, and number of "long" walking bouts) and changes in gait control and function assessed in-laboratory were compared between groups. RESULTS: There was no significant increase in walking time, number of steps, longest bout duration, or number of long walking bouts for the feedback group compared with the control group (P values > .20). However, individuals who received feedback significantly increased cadence of daily walking more than the control group (P = .013). From the in-laboratory gait assessment, individuals who received feedback had a greater increase in walking speed and decrease in step time variability than the control group (P values < .030). CONCLUSION: Feedback did not increase the amount of walking completed by individuals with stroke. However, there was a significant increase in cadence, indicating that intensity of daily walking was greater for those who received feedback than the control group. Additionally, more intense daily walking activity appeared to translate to greater improvements in walking speed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».