Restoring movement representation and alleviating phantom limb pain through short‐term neurorehabilitation with a virtual reality system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: We developed a quantitative method to measure movement representations of a phantom upper limb using a bimanual circle-line coordination task (BCT). We investigated whether short-term neurorehabilitation with a virtual reality (VR) system would restore voluntary movement representations and alleviate phantom limb pain (PLP). METHODS: Eight PLP patients were enrolled. In the BCT, they repeatedly drew vertical lines using the intact hand and intended to draw circles using the phantom limb. Drawing circles mentally using the phantom limb led to the emergence of an oval transfiguration of the vertical lines ('bimanual-coupling' effect). We quantitatively measured the degree of this bimanual-coupling effect as movement representations of the phantom limb before and immediately after short-term VR neurorehabilitation. This was achieved using an 11-point numerical rating scale (NRS) for PLP intensity and the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). During VR neurorehabilitation, patients wore a head-mounted display that showed a mirror-reversed computer graphic image of an intact arm (the virtual phantom limb). By intending to move both limbs simultaneously and similarly, the patients perceived voluntary execution of movement in their phantom limb. RESULTS: Short-term VR neurorehabilitation promptly restored voluntary movement representations in the BCT and alleviated PLP (NRS: p = 0.015; 39.1 ± 28.4% relief, SF-MPQ: p = 0.015; 61.5 ± 48.5% relief). Restoration of phantom limb movement representations and reduced PLP intensity were linearly correlated (p < 0.05). CONCLUSIONS: VR rehabilitation may encourage patient's motivation and multimodal sensorimotor re-integration of a phantom limb and subsequently have a potent analgesic effect. SIGNIFICANCE: There was no objective evidence that restoring movement representation by neurorehabilitation with virtual reality alleviated phantom limb pain. This study revealed quantitatively that restoring movement representation with virtual reality rehabilitation using a bimanual coordination task correlated with alleviation of phantom limb pain.
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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 | 0,001 |
| 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 ».