Validity of Movement Pattern Kinematics as Measures of Arm Motor Impairment Poststroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Upper limb motor impairment poststroke is commonly evaluated using clinical outcome measures such as the Fugl-Meyer Assessment. However, most clinical measures provide little information about motor patterns and compensations (eg, trunk displacement) used for task performance. Such information is obtained using movement quality kinematic variables (joint ranges, trunk displacement). Evaluation of movement quality may also help distinguish between levels of motor impairment severity in individuals poststroke. Our objective was to estimate concurrent and discriminant validity of movement quality kinematic variables for pointing and reach-to-grasp tasks. METHODS: A retrospective study of kinematic data (sagittal trunk displacement, shoulder flexion, shoulder horizontal adduction, elbow extension) and Fugl-Meyer Assessment scores from 86 subjects (subacute to chronic stroke) performing pointing and reaching tasks was done. Multiple and logistic regression analyses were used to estimate concurrent and discriminant validity respectively. Cutoff points for distinguishing between levels of upper limb motor impairment severity (mild, moderate to severe) were estimated using sensitivity/specificity decision plots. The criterion measure used was the Fugl-Meyer Assessment (upper limb section). RESULTS: The majority of variance in Fugl-Meyer Assessment scores was explained by a combination of trunk displacement and shoulder flexion (51%) for the pointing task and by trunk displacement alone (52%) for the reach-to-grasp task. Trunk displacement was the only variable that distinguished between levels of motor impairment severity. Cutoff points were 4.8 cm for pointing and 10.2 cm for reach-to-grasp movements. CONCLUSIONS: Movement quality kinematic variables are valid measures of arm motor impairment levels poststroke. Their use in regular clinical practice and research is justified.
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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) | 0,001 | 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 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 ».