Using an upper extremity exoskeleton for semi-autonomous exercise during inpatient neurological rehabilitation- a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motor deficits are the most common symptoms after stroke. There is some evidence that intensity and amount of exercises influence the degree of improvement of functions within the first 6 months after the injury. The purpose of this pilot study was to evaluate the feasibility and acceptance of semi-autonomous exercises with an upper extremity exoskeleton in addition to an inpatient rehabilitation program. In addition, changes of motor functions were examined. METHODS: Ten stroke patients with a severe upper extremity paresis were included. They were offered to perform a semi-autonomous training with a gravity-supported, computer-enhanced device (Armeo®Spring, Hocoma AG) six times per week for 4 weeks. Feasibility was evaluated by weekly structured interviews with patients and supervisors. Motor functions were assessed before and after the training period using the Wolf Motor Function Test (WMFT). The Wilcoxon Signed Rank Test was used for assessing pre-post differences. The Pearson correlation co-efficient was used for correlating the number of completed sessions with the change in motor function. Acceptance of the device and the level of satisfaction with the training were determined by a questionnaire based on visual analogue scales. RESULTS: Neither patients nor supervisors reported side effects. However, one patient had to be excluded from analysis because of transportation difficulties from the ward to the treatment facility. Therefore, analysis was based on nine patients. On average, 13.2 (55%) sessions were realized. WMFT results showed significant improvements of proximal arm functions. The number of sessions correlated with the degree of shoulder force improvement. Patients rated the exercises to be motivating, and enjoyable and would continue using the Armeo®Spring at home if they had the opportunity. CONCLUSION: Using an upper extremity exoskeleton for semi-autonomous training in an inpatient setting is feasible without side effects and is positively rated by the patients. It might further support the recovery of upper extremity function. TRIAL REGISTRATION: The trial was retrospectively registered. Registration number ISRCTN42633681 .
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».