Evaluating the Effect of Cognitive Dysfunction on Mental Imagery in Patients with Stroke Using Temporal Congruence and the Imagined ‘Timed Up and Go’ Test (iTUG)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motor imagery (MI) capacity may be altered following stroke. MI is evaluated by measuring temporal congruence between the timed performance of an imagined and an executed task. Temporal congruence between imagined and physical gait-related activities has not been evaluated following stroke. Moreover, the effect of cognitive dysfunction on temporal congruence is not known. OBJECTIVE: To assess temporal congruence between the Timed Up and Go test (TUG) and the imagined TUG (iTUG) tests in patients with stroke and to investigate the role played by cognitive dysfunctions in changes in temporal congruence. METHODS: TUG and iTUG performance were recorded and compared in twenty patients with chronic stroke and 20 controls. Cognitive function was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), the Frontal Assessment Battery at Bedside (FAB) and the Bells Test. RESULTS: The temporal congruence of the patients with stroke was significantly altered compared to the controls, indicating a loss of MI capacity (respectively 45.11 ±35.11 vs 24.36 ±17.91, p = 0.02). Furthermore, iTUG test results were positively correlated with pathological scores on the Bells Test (r = 0.085, p = 0.013), likely suggesting that impairment of attention was a contributing factor. CONCLUSION: These results highlight the importance of evaluating potential attention disorder in patients with stroke to optimise the use of MI for rehabilitation and recovery. However further study is needed to determine how MI should be used in the case of cognitive dysfunction.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».