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Enregistrement W2767166049 · doi:10.1080/10749357.2017.1394633

Biofeedback vs. game scores for reducing trunk compensation after stroke: a randomized crossover trial

2017· article· en· W2767166049 sur OpenAlexafffund
Bulmaro A. Valdés, H. F. Machiel Van der Loos

Notice bibliographique

RevueTopics in Stroke Rehabilitation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKids Brain Health NetworkUniversity of British ColumbiaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStroke AssociationCanada Foundation for Innovation
Mots-clésTrunkPhysical medicine and rehabilitationBiofeedbackPhysical therapyStroke (engine)PsychologyRehabilitationKinematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Compensatory movements are commonly employed by stroke survivors, and their use can have negative effects on motor recovery. Current practices to reduce them rely on strapping a person to a chair. The use of technology to substitute or supplement this methodology has not being thoroughly investigated. Objective To compare the use of Scores + Visual + Force and Visual + Force feedback for reducing trunk compensation. Methods Fourteen hemiparetic stroke survivors performed bimanual reaching movements while receiving feedback on trunk compensation. Participants held onto two robotic arms and performed movements in the anterior/posterior direction toward a target displayed on a monitor. A motion-tracking camera tracked trunk compensation; the robots provided force feedback; the monitor displayed the visual feedback and scores. Kinematic variables, a post-test questionnaire, and system usability were analyzed. Results Both conditions reduced trunk compensation from baseline: Scores + Visual + Force: 51.7% (40.8), p = 0.000; Visual + Force: 55.2% (40.9), p = 0.000. No statistically significant difference was found between modalities. Secondary outcome measures were not improved. Most participants would like to receive game scores to reduce trunk compensation, and the usability of the system was rated "Good." Conclusions Multimodal feedback about stroke survivors' trunk compensation levels resulted in reduced trunk displacement. No difference between feedback modalities was obtained. The positive effects of including game scores might not have been observed in a short-term intervention. Longer studies should investigate if the use of game scores could result in trunk compensation improvements when compared to trunk restraint strategies. Clinical Trial Registration Clinicaltrials.gov, NCT02912923, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02912923?term=reaching+in+stroke&rank=2 .

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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