Combined Cognitive-Motor Rehabilitation in Virtual Reality Improves Motor Outcomes in Chronic Stroke – A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is one of the most common causes of acquired disability, leaving numerous adults with cognitive and motor impairments, and affecting patients' capability to live independently. Virtual Reality (VR) based methods for stroke rehabilitation have mainly focused on motor rehabilitation but there is increasing interest towards the integration of cognitive training for providing more effective solutions. Here we investigate the feasibility for stroke recovery of a virtual cognitive-motor task, the Reh@Task, which combines adapted arm reaching, and attention and memory training. 24 participants in the chronic stage of stroke, with cognitive and motor deficits, were allocated to one of two groups (VR, Control). Both groups were enrolled in conventional occupational therapy, which mostly involves motor training. Additionally, the VR group underwent training with the Reh@Task and the control group performed time-matched conventional occupational therapy. Motor and cognitive competences were assessed at baseline, end of treatment (1 month) and at a 1-month follow-up through the Montreal Cognitive Assessment, Single Letter Cancellation, Digit Cancellation, Bells Test, Fugl-Meyer Assessment Test, Chedoke Arm and Hand Activity Inventory, Modified Ashworth Scale, and Barthel Index. Our results show that both groups improved in motor function over time, but the Reh@Task group displayed significantly higher between-group outcomes in the arm subpart of the Fugl-Meyer Assessment Test. Improvements in cognitive function were significant and similar in both groups. Overall, these results are supportive of the viability of VR tools that combine motor and cognitive training, such as the Reh@Task. Trial Registration: This trial was not registered because it is a small clinical study that addresses the feasibility of a prototype device.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».