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Enregistrement W2133288292 · doi:10.5014/ajot.2011.09158

Computer-Based Rhythm and Timing Training in Severe, Stroke-Induced Arm Hemiparesis

2011· article· en· W2133288292 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah C. Beckelhimer, Ann E. Dalton, Charissa A. Richter, Valerie Hermann, Stephen J. Page

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemiparesisStroke (engine)Chronic strokeMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyRhythmActivities of daily livingQuality of life (healthcare)RehabilitationInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We pilot tested the efficacy of computer-based training implementing rhythm and timing in chronic, severe, stroke-induced hemiparesis. METHOD: Two chronic stroke patients were administered the upper-extremity section of the Fugl-Meyer Impairment Scale (FM), the Arm Motor Ability Test (AMAT), Stroke Impact Scale (SIS), and Canadian Occupational Performance Measure (COPM). We then administered the computer-based intervention for 60 min, 3 days/wk for 4 wk. One week after intervention, we administered the FM, AMAT, COPM, and SIS. RESULTS: After intervention, participants exhibited reduced arm impairment (indicated by FM scores of + 2.0 and +4.0) and increases in average functional ability (+0.85 and +1.1 points on the AMAT), perceived quality of life (+2.0 and +32.0 points on the SIS), and perception of overall recovery (+10.0 points for each participant on the SIS). CONCLUSION: This study provides preliminary evidence suggesting efficacy of computer-based rhythm and timing in chronic stroke.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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