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Enregistrement W2164893532 · doi:10.2522/ptj.20130046

Use of the Challenge Point Framework to Guide Motor Learning of Stepping Reactions for Improved Balance Control in People With Stroke: A Case Series

2013· article· en· W2164893532 sur OpenAlexafffund
Courtney L. Pollock, Lara A. Boyd, Michael A. Hunt, S. Jayne Garland

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésRetrainingBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationMotor learningStroke (engine)Task (project management)Motor skillRehabilitationPsychologyPhysical therapyMedicineDevelopmental psychologyNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Stepping reactions are important for walking balance and community-level mobility. Stepping reactions of people with stroke are characterized by slow reaction times, poor coordination of motor responses, and low amplitude of movements, which may contribute to their decreased ability to recover their balance when challenged. An important aspect of rehabilitation of mobility after stroke is optimizing the motor learning associated with retraining effective stepping reactions. The Challenge Point Framework (CPF) is a model that can be used to promote motor learning through manipulation of conditions of practice to modify task difficulty, that is, the interaction of the skill of the learner and the difficulty of the task to be learned. This case series illustrates how the retraining of multidirectional stepping reactions may be informed by the CPF to improve balance function in people with stroke. CASE DESCRIPTION: Four people (53-68 years of age) with chronic stroke (>1 year) and mild to moderate motor recovery received 4 weeks of multidirectional stepping reaction retraining. Important tenets of motor learning were optimized for each person during retraining in accordance with the CPF. OUTCOMES: Participants demonstrated improved community-level walking balance, as determined with the Community Balance and Mobility Scale. These improvements were evident 1 year later. Aspects of balance-related self-efficacy and movement kinematics also showed improvements during the course of the intervention. DISCUSSION: The application of CPF motor learning principles in the retraining of stepping reactions to improve community-level walking balance in people with chronic stroke appears to be promising. The CPF provides a plausible theoretical framework for the progression of functional task training in neurorehabilitation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,309

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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