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Enregistrement W2897935534 · doi:10.5539/gjhs.v10n11p66

Motor Imagery Training for Gait Rehabilitation of People With Post-Stroke Hemiparesis: Practical Applications and Protocols

2018· article· en· W2897935534 sur OpenAlexvenueno aff
Ayelet Dunsky, Ruth Dickstein

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemiparesisRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)GaitIntervention (counseling)Motor learningMedicineRegimenPhysical therapyPsychologyNursing

Résumé

Over the last two decades, the use of motor imagery (MI) for post-stroke rehabilitation has significantly increased. Previous findings support the feasibility of the incorporation of specific MI exercises to improve walking skills in individuals with post-stroke hemiparesis. However, detailed practical applications and specific protocols for the implementation of MI are scarce. The objective of this manuscript is to propose practical applications for a structured MI regimen, including detailed protocols of a six-week intervention targeting gait improvement following stroke. The proposed regimen is based on previous experience with MI rehabilitation programs for gait improvement following stroke, motor learning principles with applications for stroke rehabilitation, and the PETTLEP model. The proposed detailed protocols were found to be adjusted for gait improvement of post-stroke survivors as described in several studies, and may address the targets of different rehabilitation programs. Based on motor learning principles and guidelines, an example of verbal instructions for each treatment session during six weeks of intervention is proposed. The potential of this training program to augment and extend the rehabilitation process was proven in several studies. The variety of possibilities of scenes to image allows the clinician to target specific impaired performance and disabilities. By using the proposed structure and protocols, a large number of therapists may be able to address these targets.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : venue_new · poids de sondage : 2684.25 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : other
porte sur le Canada: non
confiance: high

Proposed clinical protocol for motor imagery training after stroke; a rehabilitation practice guide.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

The article proposes clinical motor-imagery rehabilitation protocols for post-stroke gait.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Motor-imagery protocols for post-stroke gait rehab is clinical rehabilitation practice, not research methods study.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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