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Enregistrement W2586994907 · doi:10.1186/s12984-017-0220-7

The added value of kinematic evaluation of the timed finger-to-nose test in persons post-stroke

2017· article· en· W2586994907 sur OpenAlexaff
Gudrun M. Johansson, Helena Grip, Mindy F. Levin, Charlotte K. Häger

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSTROKE-RiksförbundetUmeå Universitet
Mots-clésKinematicsPhysical medicine and rehabilitationTrunkStroke (engine)ElbowRange of motionPhysical therapyFunctional movementPsychologyMann–Whitney U testMedicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Upper limb coordination in persons post-stroke may be estimated by the commonly used Finger-to-Nose Test (FNT), which is also part of the Fugl-Meyer Assessment. The total movement time (TMT) is used as a clinical outcome measure, while kinematic evaluation also enables an objective quantification of movement quality and motor performance. Our aims were to kinematically characterize FNT performance in persons post-stroke and controls and to investigate the construct validity of the test in persons with varying levels of impairment post-stroke. METHODS: A three-dimensional motion capture system recorded body movements during performance of the FNT in 33 persons post-stroke who had mild or moderate upper limb motor impairments (Fugl-Meyer scores of 50-62 or 32-49, respectively), and 41 non-disabled controls. TMT and kinematic variables of the hand (pointing time, peak speed, time to peak speed, number of movement units, path ratio, and pointing accuracy), elbow/shoulder joints (range of motion, interjoint coordination), and scapular/trunk movement were calculated. Our analysis focused on the pointing phase (knee to nose movement of the FNT). Independent t or Mann-Whitney U tests and effect sizes were used to analyze group differences. Sub-group analyses based on movement time and stroke severity were performed. Within the stroke group, simple and multiple linear regression were used to identify relationships between TMT to kinematic variables. RESULTS: The stroke group had significant slower TMT (mean difference 2.6 s, d = 1.33) than the control group, and six other kinematic variables showed significant group differences. At matched speeds, the stroke group had lower accuracy and excessive scapular and trunk movements compared to controls. Pointing time and elbow flexion during the pointing phase were most related to stroke severity. For the stroke group, the number of movement units during the pointing phase showed the strongest association with the TMT, and explained 60% of the TMT variance. CONCLUSIONS: The timed FNT discriminates between persons with mild and moderate upper limb impairments. However, kinematic analysis to address construct validity highlights differences in pointing movement post-stroke that are not captured in the timed FNT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,021
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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