Rehabilitation of Reaching and Grasping Function in Severe Hemiplegic Patients Using Functional Electrical Stimulation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to establish the efficacy of a therapeutic intervention based on functional electrical stimulation (FES) therapy to improve reaching and grasping function after severe hemiplegia due to stroke. METHODS: A total of 21 subjects with acute stroke were randomized into 2 groups, FES plus conventional occupational and physiotherapy (FES group) or only conventional therapy (control group) 5 days a week for 12 to 16 weeks. A third group of 7 subjects with chronic hemiplegia (at least 5 months poststroke) received only FES therapy (chronic group) and pre-post training changes were compared. FES was applied to proximal and then distal muscle groups during specific motor tasks. At baseline and at the end of treatment, grasping function was assessed using the Rehabilitation Engineering Laboratory Hand Function Test, along with more standard measures of rehabilitation outcome. RESULTS: The FES group improved significantly more than the control group in terms of object manipulation, palmar grip torque, pinch grip pulling force, Barthel Index, Upper Extremity Fugl-Meyer scores, and Upper Extremity Chedoke-McMaster Stages of Motor Recovery. The chronic stroke subjects demonstrated improvements in most categories, but the changes were not statistically significant. CONCLUSIONS: FES therapy with upper extremity training may be an efficacious intervention in the rehabilitation of reaching and grasping function during acute stroke rehabilitation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».