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Enregistrement W2519740844 · doi:10.1080/09638288.2016.1226419

Exploring the impact of visual and movement based priming on a motor intervention in the acute phase post-stroke in persons with severe hemiparesis of the upper extremity

2016· article· en· W2519740844 sur OpenAlexfundno aff
Jigna Patel, Qinyin Qiu, Mathew Yarossi, Alma S. Merians, Supriya Massood, Eugene Tunik, Sergei Adamovich, Gerard G. Fluet

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMcMaster University
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationHemiparesisPsychologyRehabilitationStroke (engine)Motor learningTranscranial magnetic stimulationPriming (agriculture)Physical therapyMedicineNeuroscienceStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Explore the potential benefits of using priming methods prior to an active hand task in the acute phase post-stroke in persons with severe upper extremity hemiparesis. METHODS: Five individuals were trained using priming techniques including virtual reality (VR) based visual mirror feedback and contralaterally controlled passive movement strategies prior to training with an active pinch force modulation task. Clinical, kinetic, and neurophysiological measurements were taken pre and post the training period. Clinical measures were taken at six months post training. RESULTS: The two priming simulations and active training were well tolerated early after stroke. Priming effects were suggested by increased maximal pinch force immediately after visual and movement based priming. Despite having no clinically observable movement distally, the subjects were able to volitionally coordinate isometric force and muscle activity (EMG) in a pinch tracing task. The Root Mean Square Error (RMSE) of force during the pinch trace task gradually decreased over the training period suggesting learning may have occurred. Changes in motor cortical neurophysiology were seen in the unaffected hemisphere using Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) mapping. Significant improvements in motor recovery as measured by the Action Research Arm Test (ARAT) and the Upper Extremity Fugl Meyer Assessment (UEFMA) were demonstrated at six months post training by three of the five subjects. CONCLUSION: This study suggests that an early hand-based intervention using visual and movement based priming activities and a scaled motor task allows participation by persons without the motor control required for traditionally presented rehabilitation and testing. Implications for Rehabilitation Rehabilitation of individuals with severely paretic upper extremities after stroke is challenging due to limited movement capacity and few options for therapeutic training. Long-term functional recovery of the arm after stroke depends on early return of active hand control, establishing a need for acute training methods focused distally. This study demonstrates the feasibility of an early hand-based intervention using virtual reality based priming and scaled motor activities which can allow for participation by persons without the motor control required for traditionally presented rehabilitation and testing.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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