Fine motor recovery in chronic stroke: Commercial gaming in community level care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the years that follow a stroke, many survivors are living with persisting upper extremity deficits that can affect their ability to complete activities of daily living. Chronic stroke survivors are often offered little to no rehabilitation due to a perceived motor plateau, which can affect their motivation and confidence towards future rehabilitation. Virtual reality, in the form of commercial gaming, can act as a new and motivating way to complete rehabilitation, and can be a time and cost effective tool for the survivor. Purpose: To investigate the effectiveness of commercial video gaming as an intervention for fine motor recovery in chronic stroke. Methods: Seven participants in the chronic phase (i.e., one year) post-stroke have completed an eight-week program in which they played the Nintendo Wii for 15 minutes two times per week using their more affected hand as part of their larger rehabilitation program. The outcome measures used were the Stroke Impact Scale (SIS). Jebsen Hand Function Test (JHFT), Box and Block Test (BBT), and the Nine Hole Peg Test (NHPT). Results: Percent change scores from baseline through post-testing show improvements in the more affected hand on all four dependent measures. SIS scores have improved an average of 8.1%, JHFT scores have improved 10.3%, BBT scores by 22.3% and NHTP scores have improved by 23.9%. Discussion: These encouraging findings within this limited sample showcase the positive impact commercial gaming can have on those with chronic stroke in a community rehabilitation setting and suggest that further study is warranted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».