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Enregistrement W2784015950 · doi:10.1177/1545968317753074

Does Stroke Rehabilitation Really Matter? Part B: An Algorithm for Prescribing an Effective Intensity of Rehabilitation

2018· article· en· W2784015950 sur OpenAlexaff
Matthew S. Jeffers, Sudhir Karthikeyan, Mariana Gomez-Smith, Sarah Gasinzigwa, Jannis Achenbach, Astrid Feiten, Dale Corbett

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationStroke recoveryPhysical therapyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The proportional recovery rule suggests that current rehabilitation practices may have limited ability to influence stroke recovery. However, the appropriate intensity of rehabilitation needed to achieve recovery remains unknown. Similarities between rodent and human recovery biomarkers may allow determination of rehabilitation thresholds necessary to activate endogenous biological recovery processes. OBJECTIVE: We determined the relative influence that clinically relevant biomarkers of stroke recovery exert on functional outcome. These biomarkers were then used to generate an algorithm that prescribes individualized intensities of rehabilitation necessary for recovery of function. METHODS: A retrospective cohort of 593 male Sprague-Dawley rats was used to identify biomarkers that best predicted poststroke change in pellet retrieval in the Montoya staircase-reaching task using multiple linear regression. Prospective manipulation of these factors using endothelin-1-induced stroke (n = 49) was used to validate the model. RESULTS: Rehabilitation was necessary to reliably predict recovery across the continuum of stroke severity. As infarct volume and initial impairment increased, more intensive rehabilitation was required to engage recovery. In this model, we prescribed the specific dose of daily rehabilitation required for rats to achieve significant motor recovery using the biomarkers of initial poststroke impairment and infarct volume. CONCLUSIONS: Our algorithm demonstrates an individualized approach to stroke rehabilitation, wherein imaging and functional performance measures can be used to develop an optimized rehabilitation paradigm for rats, particularly those with severe impairments. Exploring this approach in human patients could lead to an increase in the proportion of individuals experiencing recovery of lost motor function poststroke.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations98
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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