Combining Virtual Reality Motor Rehabilitation With Cognitive Strategy Use in Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Rehabilitation interventions for chronic stroke are largely impairment based, with results confined to the level of impairment instead of function. In contrast, cognitive strategy training interventions have demonstrated clinically meaningful improvements in functional outcomes. Integration of these approaches has yet to be explored. OBJECTIVE: To evaluate acceptability, recruitment, and retention rate and determine which outcome measures best capture the effect of the intervention. DESIGN: Single-group, pre-post design. SETTING: Research laboratory. PARTICIPANTS: Adults with chronic stroke and hemiparesis (N = 10). INTERVENTION: A 12-wk intervention integrating cognitive strategy training with upper extremity motor training. Two weekly sessions used Kinect-based virtual reality to encourage high numbers of upper extremity movement repetitions. The third weekly session focused on the use of cognitive strategies with practice of client-centered goals. OUTCOMES AND MEASURES: Upper extremity motor performance was measured with the Fugl-Meyer Assessment. Occupational performance on trained and untrained goals was measured via the Performance Quality Rating Scale and the Canadian Occupational Performance Measure. Outcome data were gathered preintervention, postintervention, and at 3-mo follow-up. RESULTS: The intervention was perceived as acceptable. Recruitment rate was 15%, and retention rate was 100%. Large effects were found on outcomes of upper extremity motor performance, occupational performance, and participation at follow-up. CONCLUSION AND RELEVANCE: MetacogVR is feasible for adults with chronic stroke. The effect of MetacogVR is best captured through measures of upper extremity motor performance, occupational performance, and participation. WHAT THIS ARTICLES ADDS: Traditional, impairment-based approaches to chronic stroke rehabilitation may require integration with cognitive-strategy training to affect performance on meaningful goals.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».