Functional electrical stimulation therapy improves grasping in chronic cervical spinal cord injury: Two case studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE AND IMPORTANCE: To present case studies of two individuals with chronic cervical spinal cord injury (SCI) who participated in functional electrical stimulation (FES) therapy with the objective to restore voluntary grasp function. CLINICAL PRESENTATION: Both individuals (right hand dominant males, age 24 and 31) had a sustained a cervical SCI (C6 and C4-5, respectively) at least 8 years prior to participation in this study. INTERVENTION: Both individuals participated in an individualized FES therapy program for 6 weeks. FES therapy was administered through a regimen of three, one-hour sessions, per week for three months. A single arm of each participant (n = 2) was treated. FES therapy is an integrative intervention strategy combining muscle strengthening, functional movement training and stretching. The participant's hand movement abilities were assessed pre and post FES therapy using the Manual Muscle Test (MMT), a modified Sollerman Hand Function Test (mSHFT), and the Reach, Grasp, Transport and Release Task (RGTR). DISCUSSION: As the injuries of participants in the current study were chronic and thus neurologically stable, no spontaneous improvements/recovery in hand function was expected. However, FES as part of an integrated therapeutic approach affected restoration and improvement of hand function in both participants. CONCLUSION: The concurrent improvement in strength, integrated motor function and object contact following FES therapy, demonstrated that there is potential for affecting change in hand function of individuals with chronic SCI.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».