Smallest real differences for robotic measures of upper extremity function after stroke: Implications for tracking recovery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Measurements from upper limb rehabilitation robots could guide therapy progression, if a robotic assessment's measurement error was small enough to detect changes occurring on a time scale of a few days. To guide this determination, this study evaluated the smallest real differences of robotic measures, and of clinical outcome assessments predicted from these measures. METHODS: A total of nine older chronic stroke survivors took part in 12-week study with an upper-limb end-effector robot. Fourteen robotic measures were extracted, and used to predict Fugl-Meyer Assessment-Upper Extremity (FMA-UE) and Action Research Arm Test (ARAT) scores using multilinear regression. Smallest real differences and intraclass correlation coefficients were computed for the robotic measures and predicted clinical outcomes, using data from seven baseline sessions. RESULTS: Smallest real differences of robotic measures ranged from 8.8% to 26.9% of the available range. Smallest real differences of predicted clinical assessments varied widely depending on the regression model (1.3 to 36.2 for FMA-UE, 1.8 to 59.7 for ARAT), and were not strongly related to a model's predictive performance or to the smallest real differences of the model inputs. Models with acceptable predictive performance as well as low smallest real differences were identified. CONCLUSIONS: Smallest real difference evaluations suggest that using robotic assessments to guide therapy progression is feasible.
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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 | 0,013 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».