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Enregistrement W2091916990 · doi:10.1179/1074935714z.0000000046

Impact of post-stroke unilateral spatial neglect on goal-directed arm movements: systematic literature review

2015· review· en· W2091916990 sur OpenAlexaff
Tatiana Ogourtsova, Philippe S. Archambault, Anouk Lamontagne

Notice bibliographique

RevueTopics in Stroke Rehabilitation · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectPhysical medicine and rehabilitationPsychologyStroke (engine)PerceptionAction (physics)Affect (linguistics)Activities of daily livingCognitive psychologyNeuroscienceMedicineCommunicationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Unilateral spatial neglect (USN), a highly prevalent post-stroke impairment, refers to one's inability to orient or respond to stimuli located in the contralesional visual hemispace. Unilateral spatial neglect has been shown to strongly affect motor performance in functional activities, including non-affected upper extremity (UE) movements. To date, our understanding of the effects of USN on goal-directed UE movements is limited and comparing performance of individuals post-stroke with and without USN is required. OBJECTIVE: To determine, in individuals with stroke, how does the presence of USN, in comparison to the absence of USN, impacts different types of goal-directed movements of the non-affected UE. METHODS: The present review approach consisted of a comprehensive literature search, an assessment of the quality of the selected studies and qualitative data analysis. RESULTS: A total of 20 studies of moderate to high quality were selected. The USN-specific impairments were found in tasks that required a perceptual, memory-guided or delayed actions, and fewer impairments were found in tasks that required an immediate action to a predefined target. CONCLUSION: The results indicate that USN contributes to deficits observed in action execution with the non-effected UE that requires greater perceptual demands.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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