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Enregistrement W2769831445 · doi:10.1177/0008417416668370

Functional electrical stimulation therapy for severe hemiplegia: Randomized control trial revisited

2017· article· en· W2769831445 sur OpenAlexvenueno aff
César Márquez-Chin, Shaghayegh Bagher, Vera Zivanovic, Miloš R. Popović

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Occupational Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterul Cercetării, Inovării şi Digitalizării
Mots-clésFunctional Independence MeasureFunctional electrical stimulationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationMedicineRandomized controlled trialUpper limbPhysical therapyPopulationActivities of daily livingStimulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stroke is the leading cause of long-term disability. Stroke survivors seldom improve their upper-limb function when their deficit is severe, despite recently developed therapies. PURPOSE: This study aims to assess the efficacy of functional electrical stimulation therapy in improving voluntary reaching and grasping after severe hemiplegia. METHOD: A post hoc analysis of a previously completed randomized control trial ( clinicaltrials.gov , No. NCT00221078) was carried out involving 21 participants with severe upper-limb hemiplegia (i.e., Fugl-Meyer Assessment-Upper Extremity [FMA-UE] ≤ 15) resulting from stroke. FINDINGS: Functional Independence Measure Self-Care subscores increased 22.8 (±6.7) points in the intervention group and 9 (±6.5) in the control group, following 40 hr of equal-intensity therapy. FMA-UE score changes were 27.2 (±13.5) and 5.3 (±11.0) for the intervention and control groups, respectively. IMPLICATIONS: The results may represent the largest upper-limb function improvements in any stroke population to date, especially in those with severe upper-limb deficit.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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