The Feasibility of Functional Electrical Stimulation to Improve Upper Extremity Function in a Two-year-old Child with Perinatal Stroke: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the effectiveness and feasibility (i.e. tolerability, adherence) of functional electrical stimulation (FES) for the upper extremity (UE) in a two-year-old child with perinatal stroke. METHODS: Forty hours of FES over eight weeks was prescribed. FES to the hemiplegic triceps, extensor carpi radialis longus and brevis, extensor carpi ulnaris and extensor digitorum was timed with reaching during play. Assessments were performed before, during, and two months post-intervention. UE function (Melbourne Assessment 2 (MA2), Assisting Hand Assessment (AHA)) and spasticity (Modified Tardieu with electrogoniometry and electromyography) were measured. The mother completed a semi-structured interview post-intervention. Descriptive statistics were used for adherence and UE measures. A repeated-measures ANOVA compared Modified Tardieu parameters (e.g. catch angle) over time. Conventional content analysis was used for the interview data. RESULTS: The child completed 39.2/40 hours. Immediately post-intervention, improvements were observed on MA2's Range of Motion subscale and catch angle (Modified Tardieu, p < 0.001). Two months post-intervention, improvements were observed on MA2's Accuracy and Fluency subscales. No change in AHA score occurred. Three themes emerged from the interview: (1) Ingredients for program success; (2) Information about the FES device; and (3) The child's response. CONCLUSIONS: UE FES was feasible in a two-year-old child with hemiplegia.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».