Short-Term Effects of Practice With Trunk Restraint on Reaching Movements in Patients With Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: In prehension tasks with objects placed within arm's reach, patients with hemiparesis caused by stroke use excessive trunk movement to compensate for arm motor impairments. Compensatory trunk movements may improve motor function in the short term but may limit arm recovery in the long term. Previous studies showed that restriction of trunk movements during reach-to-grasp movements results in immediate increases in active arm joint ranges and improvement in interjoint coordination. To evaluate the potential of this technique as a therapeutic intervention, we compared the effects of short-term reach-to-grasp training (60-trial training session) with and without physical trunk restraint on arm movement patterns in patients with chronic hemiparesis. METHODS: A total of 28 patients with hemiparesis were assigned to 2 groups: 1 group practiced reach-to-grasp movements during which compensatory movement of the trunk was prevented by a harness (trunk restraint), and the second group practiced the same task while verbally instructed not to move the trunk (control). Kinematics of reaching and grasping an object placed within arm's length were recorded before, immediately after, and 24 hours after training. RESULTS: The trunk restraint group used more elbow extension, less anterior trunk displacement, and had better interjoint coordination than the control group after training, and range of motion was maintained 24 hours later in only the trunk restraint group. CONCLUSIONS: Restriction of compensatory trunk movements during practice may lead to greater improvements in reach-to-grasp movements in patients with chronic stroke than practice alone, and longer-term effects of this intervention should be evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».