Feasibility of Adapted Aerobic Cycle Ergometry Tasks to Encourage Paretic Limb Use After Stroke: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Cardiorespiratory fitness, along with sensorimotor recovery, is important for optimal function after stroke. Development of exercises that simultaneously address aerobic training and increase paretic limb involvement may improve outcomes and maximize productivity of therapy sessions. This case series assessed the feasibility of and characterized the cardiorespiratory and sensorimotor demands of adapted aerobic cycle ergometer activities hypothesized to increase paretic limb use. Mechanically loaded and electromyographic (EMG) feedback pedaling were compared to traditional pedaling in three poststroke case studies and a healthy control group. Submaximal oxygen uptake (Vo2), heart rate, perceived rate of exertion (RPE), and EMG of four leg muscles were assessed. Mechanically loaded ergometry increased RPE and altered muscle activity in healthy participants, while participants with stroke did not consistently increase paretic limb activation. EMG feedback pedaling increased target limb activity in healthy participants and decreased nonparetic activity in stroke participants. This paper highlights the challenges involved in adapting training tasks for individuals who are not able to walk at training intensities. Further work is necessary to refine adapted tasks for optimal effectiveness, and consideration of additional methods that permit differential interlimb loading may have additional value.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».