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Enregistrement W2119838630 · doi:10.1177/1545968310394869

In-Home Tele-Rehabilitation Improves Tetraplegic Hand Function

2011· article· en· W2119838630 sur OpenAlexafffund
Jan Kowalczewski, Su Ling Chong, Mary P. Galea, A. Procházka

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTetraplegiaPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationPhysical therapyActivities of daily livingFunctional electrical stimulationRandomized controlled trialMedicineSpinal cord injuryPsychologyStimulationSpinal cordSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal cord injury (SCI) survivors with tetraplegia have great difficulty performing activities of daily living (ADLs). Functional electrical stimulation (FES) combined with exercise therapy (ET) can improve hand function, but delivering the treatment is problematic. OBJECTIVE: To compare 2 ET treatments delivered by in-home tele-therapy (IHT). METHODS: Each treatment involved ET, tele-supervised 1 h/d, 5 d/wk for 6 weeks. Treatment 1: "conventional ET" comprised strength training, computer games played with a trackball, and therapeutic electrical stimulation (TES). Treatment 2: "ReJoyce ET" comprised FES-ET on a workstation, the Rehabilitation Joystick for Computerized Exercise (ReJoyce) with which participants played computer games associated with ADLs. Participants were block-randomized into group 1 receiving conventional ET first, followed by 1-month washout, and then ReJoyce ET and group 2 in reverse order. In all, 13 participants took part, 5 completing the study with both hands, such that both groups had a sample size of 9. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Action Research Arm Test (ARAT). SECONDARY OUTCOME MEASURES: grasp and pinch forces and the ReJoyce automated hand function test (RAHFT). RESULTS: ARAT scores improved more after ReJoyce ET (13.0% ± 9.8%) than after conventional ET (4.0% ± 9.6%; F = 10.6, P < .01). RAHFT scores also improved more after ReJoyce ET (16.9% ± 8.6%) than conventional ET (3.3% ± 10.2%; F = 20.4, P < .01). CONCLUSIONS: FES-ET on a workstation, supervised over the Internet, is feasible and may be effective for patients who can meet the residual motor function requirements of our study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations116
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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