Improvement of Arm Movement Patterns and Endpoint Control Depends on Type of Feedback During Practice in Stroke Survivors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A major challenge in stroke rehabilitation is restoration of arm motor function. Therapy-induced improvements in arm function may occur via restoration of premorbid movement patterns (recovery) or development of compensatory movement strategies. However, it is unclear whether the learning benefits of practice might be enhanced by incorporating different forms of feedback, focusing on movement outcomes or on specific arm movement patterns. OBJECTIVE: To determine if manipulation of attentional focus by providing either knowledge of results (KR) feedback, focusing on movement outcomes, or knowledge of performance (KP) feedback, focusing on arm movement patterns during repetitive practice of a pointing movement, may lead to arm motor recovery. METHODS: Twenty-eight chronic stroke survivors were randomly assigned to 2 groups that practiced 10 sessions of 75 pointing movements. During practice, groups received either 20% KR about movement precision or faded (26.6% average) KP about arm joint movements. A nondisabled control group (n = 5) practiced the same task with KR. RESULTS: Motor patterns recovered only in KP, as evidenced by immediate and long-term increases in joint range, better interjoint coordination in early movement phases, and generalization of gains. Improvements in clinical impairment and function were related to decreases in compensation (trunk rotation) and recovery of interjoint coordination in mid-movement phases. CONCLUSIONS: In stroke survivors, when the learners' attention was directed to the movements themselves (KP), motor improvements reflect recovery compared to when attention was directed toward movement outcomes (KR).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle