Paretic Upper-Limb Strength Best Explains Arm Activity in People With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The purpose of this study was to determine the relationship among variables of upper-limb impairment, upper-limb performance in activities of daily living (activity), and engagement in life events and roles (participation) in people with chronic stroke. SUBJECTS: The subjects were 93 community-dwelling individuals with stroke (> or =1 year). METHODS: This study, which was conducted in a tertiary rehabilitation center, used a cross-sectional design. The main measures of impairment were the Modified Ashworth Scale, handheld dynamometry, sensory testing (monofilaments), and the Brief Pain Inventory. The main measures of activity were the Chedoke Arm and Hand Activity Inventory (CAHAI) and the Motor Activity Log (MAL). The main measure of participation was the Reintegration to Normal Living (RNL) Index. RESULTS: Paretic upper-limb strength (force-generating capacity) (r=.89, P<.01), grip strength (r=.69, P<.01), and tone (resistance to passive movement) (r=-.80, P<.01) were the impairment variables that were most strongly related to activity. Tone (r=-.23, P<.05) and CAHAI scores (r=.22, P<.05) had a significant, but weak, relationship to participation. Upper-limb strength accounted for 87% of the variance of the CAHAI scores and 78% of the variance of the MAL scores. In the participation models, tone and CAHAI scores accounted for 5% of the variance of the RNL Index scores. DISCUSSION AND CONCLUSION: Paretic upper-limb strength had the strongest relationship with variables of activity and best explained upper-limb performance in activities of daily living. Grip strength, tone, and sensation also were factors of upper-limb performance in activities of daily living. Increased tone and upper-limb performance in activities of daily living had a weak relationship with participation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».