Effect of Force-Feedback Treatments in Patients with Chronic Motor Deficits After a Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effects a motor reeducation approach based on static dynamometers used to provide feedback on the force produced. DESIGN: The study design was a single-blind, randomized, controlled trial. Chronic stroke subjects participated in a 6-wk, thrice-weekly, force-feedback program of either the upper paretic limb (n = 13) or the lower paretic limb (n = 12). Baseline and postintervention assessments of the performance of both the upper and the lower limb were measured for each subject, the untreated paretic limb of each group serving as a control for the other group. RESULTS: With the exception of the handgrip force, strength measurements of the treated limb increased after completion of the treatment. The outcome measurements of the upper limb of the subjects included in the upper paretic limb were not significantly different after treatment from those measured in the lower paretic limb. In contrast, gait velocity and the distance walked in 2 min increased after treatment in the lower paretic limb as compared with the upper paretic limb, whereas the scores in the Fugl-Meyer test for the lower limb and the timed up-and-go test did not increase for either group after treatment. CONCLUSION: The results indicate that treatment of the lower limb based on force feedback produces an improvement of gait velocity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».