Motor performance improvement through virtual reality task is related to fatigue and cognition in people with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: People with multiple sclerosis (MS) who undergo rehabilitation need to perform new motor skills or relearn old motor skills. It is not clear whether people with MS retain the ability to improve motor performance or learning. Furthermore, factors that influence motor performance in people with MS need to be investigated. This study explored motor performance in people with MS using virtual reality (VR). The effect of fatigue and cognitive function on motor performance improvement in people with MS was investigated. METHODS: Twenty MS participants and 20 controls were recruited into the study. To assess motor performance, each participant was asked to perform a VR game for five times (blocks). The main outcome was time to complete the VR game and number of recorded errors. To assess fatigue level and cognitive function, participants were asked to complete the Arabic versions of the Modified Fatigue Impact Scale (MFIS) and the Montréal Cognitive Assessment (MOCA), respectively. RESULTS: MS participants and controls demonstrated a practice-related improvement in performance as shown by the main effect of block for each of the outcome measures (p < .001, time required to complete VR game; p < .001, errors recorded). Strong and significant negative correlations between recorded errors and MOCA (r = .75, p < .001) and between recorded errors and MFIS (r = .55, p = .011) were found in people with MS. CONCLUSIONS: Ability to improve motor performance in people with MS is preserved and related to cognitive function and fatigue impact. Health-care professionals should be made aware of the negative impact of cognitive function and fatigue on motor performance. A multicomponent intervention that targets these factors is advisable. Future research, however, is required to determine the content and potential benefits of such an intervention in the MS population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».