Exploiting Interlimb Arm and Leg Connections for Walking Rehabilitation: A Training Intervention in Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Rhythmic arm and leg (A&L) movements share common elements of neural control. The extent to which A&L cycling training can lead to training adaptations which transfer to improved walking function remains untested. The purpose of this study was to test the efficacy of A&L cycling training as a modality to improve locomotor function after stroke. Nineteen chronic stroke (>six months) participants were recruited and performed 30 minutes of A&L cycling training three times a week for five weeks. Changes in walking function were assessed with (1) clinical tests; (2) strength during isometric contractions; and (3) treadmill walking performance and cutaneous reflex modulation. A multiple baseline (3 pretests) within-subject control design was used. Data show that A&L cycling training improved clinical walking status increased strength by ~25%, improved modulation of muscle activity by ~25%, increased range of motion by ~20%, decreased stride duration, increased frequency, and improved modulation of cutaneous reflexes during treadmill walking. On most variables, the majority of participants showed a significant improvement in walking ability. These results suggest that exploiting arm and leg connections with A&L cycling training, an accessible and cost-effective training modality, could be used to improve walking ability after stroke.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».