Influence of training environment and cognitive deficits on use of feedback for motor learning in chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Feedback provision is an essential component of motor learning for improving upper limb recovery in people with stroke. Along with sensorimotor impairments, many individuals post-stroke have cognitive deficits that can influence arm motor recovery. However, few studies have identified whether the training environment and presence of cognitive deficits influences the ability to use feedback in individuals post-stroke. We evaluated the influence of the training environment and cognitive impairments on the ability to use feedback to enhance arm motor recovery. Twenty-four subjects with chronic post-stroke upper limb hemiparesis were randomized to practice pointing movements in a 3D virtual environment (VE) or a similarly designed physical environment (PE; n=12/group) for 12 sessions (72 trials/session, 3 days/week). All participants were provided with feedback about movement speed (Knowledge of Results) and trunk displacement (Knowledge of Performance). Neurocognitive functioning was assessed only before task practice (PRE), while kinematic assessments were carried out at PRE, immediately after (POST) and 3 months (RET) after task practice. Repeated measures ANOVAs with mixed models assessed the changes in kinematic outcomes. Neurocognitive function was correlated with kinematic outcomes. Those training in the VE had greater endpoint speed and ranges of shoulder horizontal adduction, shoulder flexion and elbow extension. They also tended to use less trunk displacement. Kinematic deficits influenced the ability to use feedback in people with chronic stroke for upper limb motor learning and recovery. Information about the presence of these deficits can help in the selection of the most appropriate interventions for maximizing arm motor recovery and motor learning 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».