The use of functional electrical stimulation to improve upper limb function in children with hemiplegic cerebral palsy: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Background Grasping and manipulating objects are common problems for children with hemiplegic cerebral palsy. Multichannel-functional electrical stimulation may help facilitate upper limb movements and improve function. Objective To evaluate the feasibility of multichannel-functional electrical stimulation to improve grasp and upper limb function in children with hemiplegic cerebral palsy to inform the development of a clinical trial. Methods A prospective pre-/post-test/follow-up (six months) design with three children, aged 6–13 years, was used. Multichannel-functional electrical stimulation (mFES) was applied to the hemiplegic upper limb for up to 48 sessions over 16 weeks. Feasibility indicators included recruitment of participants and adherence rates, safety, and discomfort/pain. Effectiveness was assessed using the grasp domain of the Quality of Upper Extremity Skills Test, and other secondary clinical outcome measures with “success” criteria set a priori. Results Participant recruitment target was not met but adherence was high, and multichannel-functional electrical stimulation was found to be safe and comfortable. Of the three participants, two improved in grasp at post-test, whereas one child’s ability deteriorated. Only one child met success criteria on most outcomes at post-test. Conclusions Feasibility indicators met success criteria, except for participant recruitment. Treatment effectiveness was mixed. A future case comparison investigation with a larger but more selected sample is suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».