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Enregistrement W2590684898 · doi:10.1177/1545968317693112

Chronic Stroke Survivors Improve Reaching Accuracy by Reducing Movement Variability at the Trained Movement Speed

2017· article· en· W2590684898 sur OpenAlexaff
Ulrike Hammerbeck, Nada Yousif, Damon Hoad, Richard Greenwood, Jörn Diedrichsen, John C. Rothwell

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesStroke Association
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTrunkStroke (engine)Task (project management)Movement (music)Functional movementChronic strokePhysical therapyPsychologyBalance (ability)Motor controlRandomized controlled trialMedicineRehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recovery from stroke is often said to have "plateaued" after 6 to 12 months. Yet training can still improve performance even in the chronic phase. Here we investigate the biomechanics of accuracy improvements during a reaching task and test whether they are affected by the speed at which movements are practiced. METHOD: We trained 36 chronic stroke survivors (57.5 years, SD ± 11.5; 10 females) over 4 consecutive days to improve endpoint accuracy in an arm-reaching task (420 repetitions/day). Half of the group trained using fast movements and the other half slow movements. The trunk was constrained allowing only shoulder and elbow movement for task performance. RESULTS: Before training, movements were variable, tended to undershoot the target, and terminated in contralateral workspace (flexion bias). Both groups improved movement accuracy by reducing trial-to-trial variability; however, change in endpoint bias (systematic error) was not significant. Improvements were greatest at the trained movement speed and generalized to other speeds in the fast training group. Small but significant improvements were observed in clinical measures in the fast training group. CONCLUSIONS: The reduction in trial-to-trial variability without an alteration to endpoint bias suggests that improvements are achieved by better control over motor commands within the existing repertoire. Thus, 4 days' training allows stroke survivors to improve movements that they can already make. Whether new movement patterns can be acquired in the chronic phase will need to be tested in longer term studies. We recommend that training needs to be performed at slow and fast movement speeds to enhance generalization.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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