Combining Mental Training and Physical Training With Goal-Oriented Protocols in Stroke Rehabilitation: A Feasibility Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is one of the leading causes of permanent disability in adults. The literature suggests that rehabilitation is key to early motor recovery. However, conventional therapy is labor and cost intensive. Robotic and functional electrical stimulation (FES) devices can provide a high dose of repetitions and as such may provide an alternative, or an adjunct, to conventional rehabilitation therapy. Brain-computer interfaces (BCI) could augment neuroplasticity by introducing mental training. However, mental training alone is not enough; but combining mental with physical training could boost outcomes. In the current case study, a portable rehabilitative platform and goal-oriented supporting training protocols were introduced and tested with a chronic stroke participant. A novel training method was introduced with the proposed rehabilitative platform. A 37-year old individual with chronic stroke participated in 6-weeks of training (18 sessions in total, 3 sessions a week, and 1 h per session). In this case study, we show that an individual with chronic stroke can tolerate a 6-week training bout with our system and protocol. The participant was actively engaged throughout the training. Changes in the Wolf Motor Function Test (WMFT) suggest that the training positively affected arm motor function (12% improvement in WMFT score).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».