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Enregistrement W2512557740 · doi:10.1177/1545968316662527

Upper Limb Obstacle Avoidance Behavior in Individuals With Stroke

2016· article· en· W2512557740 sur OpenAlexafffund
Melanie C. Baniña, Aditi A. Mullick, Bradford J. McFadyen, Mindy F. Levin

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcGill UniversityJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)PsychologyObstacle avoidanceUpper limbMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper limb (UL) poststroke hemiparesis commonly leads to chronic disability. Despite moderate-to-good clinical recovery, many patients with UL hemiparesis still do not fully use their arm in daily tasks. Decreased arm use may be related to deficits in performance of more complex movement than what is usually assessed clinically. OBJECTIVE: To identify differences between poststroke and nondisabled control subjects in making complex corrective movements to avoid an obstacle in the reaching path. METHODS: Subjects rapidly reached for a juice bottle on a refrigerator shelf with their hemiparetic or dominant (controls) arm viewed in a large-screen projected 3D virtual environment. In random trials, a sliding door partially obstructed the reaching path. A successful trial was one in which subjects touched the bottle without their arm or hand hitting the door. RESULTS: Fewer participants with stroke (12%) were successful at a 65% success rate in avoiding the door compared to controls (42%). Subjects with stroke also initiated corrections later (further) in the reaching path (100.7 ± 77.6 mm) compared to controls (51.6 ± 31.0 mm) resulting in a reduced margin of error. While both groups used similar endpoint movement strategies for obstructed reaching, subjects with stroke used less elbow and more trunk movement. Participants who reported being more confident using their hemiparetic arm had higher success rates. CONCLUSION: Arm movement deficits can be identified when complex tasks are evaluated. Deficits in higher-order motor function such as obstacle avoidance behavior may decrease actual arm use in individuals with mild-to-moderate hemiparesis and should be evaluated in routine clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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