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Enregistrement W2780778728 · doi:10.1371/journal.pone.0188786

Robotic exoskeleton assessment of transient ischemic attack

2017· article· en· W2780778728 sur OpenAlexafffundabout
Leif Simmatis, Jonathan D. Krett, Stephen H. Scott, Albert Jin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationCohortMedicineMontreal Cognitive AssessmentUpper limbStroke (engine)PercentilePhysical therapyCognitionCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a robotic exoskeleton to quantify specific patterns of abnormal upper limb motor behaviour in people who have had transient ischemic attack (TIA). A cohort of people with TIA was recruited within two weeks of symptom onset. All individuals completed a robotic-based assessment of 8 behavioural tasks related to upper limb motor and proprioceptive function, as well as cognitive function. Robotic task performance was compared to a large cohort of controls without neurological impairments corrected for the influence of age. Impairment in people with TIA was defined as performance below the 5th percentile of controls. Participants with TIA were also assessed with the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score, Chedoke-McMaster Stroke Assessment (CMSA) of the arm, the Behavioural Inattention Test (BIT), the Purdue pegboard test (PPB), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Age-related white matter change (ARWMC), prior infarction and cella-media index (CMI) were assessed from baseline CT scan that was performed within 24 hours of TIA. Acute infarction was assessed from diffusion-weighted imaging in a subset of people with TIA. Twenty-two people with TIA were assessed. Robotic assessment showed impaired upper limb motor function in 7/22 people with TIA patients and upper limb sensory impairment in 4/22 individuals. Cognitive tasks involving robotic assessment of the upper limb were completed in 13 participants, of whom 8 (61.5%) showed significant impairment. Abnormal performance in the CMSA arm inventory was present in 12/22 (54.5%) participants. ARWMC was 11.8 ± 6.4 and CMI was 5.4 ± 1.5. DWI was positive in 0 participants. Quantitative robotic assessment showed that people who have had a TIA display a spectrum of upper limb motor and sensory performance deficits as well as cognitive function deficits despite resolution of symptoms and no evidence of tissue infarction.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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