Longitudinal Changes in Poststroke Spatiotemporal Gait Asymmetry Over Inpatient Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little information exists about longitudinal changes in spatiotemporal gait asymmetry during rehabilitation, despite it being a common goal. Objectives. To describe longitudinal changes in spatiotemporal gait asymmetry over rehabilitation and examine relationships with changes in other poststroke impairments. METHODS: Retrospective chart reviews were conducted for 71 stroke rehabilitation inpatients. Admission and discharge measures of spatiotemporal symmetry, velocity, motor impairment, mobility and balance were extracted and change scores were calculated. Relationships between changes in spatiotemporal symmetry and other change scores were investigated with Spearman correlations. Individuals were divided into four groups (worse, no change-symmetric, no change-asymmetric, improved) based on (1) symmetry/asymmetry at admission and (2) symmetry change scores >minimal detectable change. Differences in change scores between groups were investigated with analyses of covariance using the admission value as a covariate. RESULTS: At admission, 59% and 49% of individuals were asymmetric in swing time and step length, respectively. Of these individuals, 21% and 14% improved swing symmetry or step symmetry, respectively. In contrast, 30% improved gait velocity, 62% improved functional balance and 73% improved functional mobility. Associations between change in swing symmetry and change in paretic limb weight bearing in standing and change in step symmetry and change in velocity were significant. There were no significant differences in change scores between the symmetry groups. CONCLUSIONS: The majority of asymmetric stroke patients did not improve spatiotemporal asymmetry during rehabilitation despite the fact that velocity, balance and functional mobility improved. Future work should investigate other factors associated with improved spatiotemporal symmetry and interventions to specifically improve it.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».