Kinesthetic deficits after perinatal stroke: robotic measurement in hemiparetic children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While sensory dysfunction is common in children with hemiparetic cerebral palsy (CP) secondary to perinatal stroke, it is an understudied contributor to disability with limited objective measurement tools. Robotic technology offers the potential to objectively measure complex sensorimotor function but has been understudied in perinatal stroke. The present study aimed to quantify kinesthetic deficits in hemiparetic children with perinatal stroke and determine their association with clinical function. METHODS: Case-control study. Participants were 6-19 years of age. Stroke participants had MRI confirmed unilateral perinatal arterial ischemic stroke or periventricular venous infarction, and symptomatic hemiparetic cerebral palsy. Participants completed a robotic assessment of upper extremity kinesthesia using a robotic exoskeleton (KINARM). Four kinesthetic parameters (response latency, initial direction error, peak speed ratio, and path length ratio) and their variabilities were measured with and without vision. Robotic outcomes were compared across stroke groups and controls and to clinical measures of sensorimotor function. RESULTS: Forty-three stroke participants (23 arterial, 20 venous, median age 12 years, 42% female) were compared to 106 healthy controls. Stroke cases displayed significantly impaired kinesthesia that remained when vision was restored. Kinesthesia was more impaired in arterial versus venous lesions and correlated with clinical measures. CONCLUSIONS: Robotic assessment of kinesthesia is feasible in children with perinatal stroke. Kinesthetic impairment is common and associated with stroke type. Failure to correct with vision suggests sensory network 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».