Using telerehabilitation to improve cognitive function in post-stroke survivors: is this the time for the continuity of care?
Notice bibliographique
Résumé
Post-stroke cognitive disorders can affect different domains, depending on typology of stroke and lesion localization, onset time, age and diagnostic tools used. In recent years, telerehabilitation using virtual reality has been used to reduce the healthcare costs encouraging continuity of care. The aim of our study is to evaluate the efficacy of a virtual reality rehabilitation system in improving cognitive function in stroke survivors. Forty patients affected by stroke were enrolled in this study and randomized into either the control or the experimental groups in order of recruitment. The study lasted 6 months, and included two phases: (1) during the first phase the experimental group underwent cognitive rehabilitation training using the Virtual Reality Rehabilitation System-Evo, whereas the control group was submitted to standard cognitive training; (2) in the second phase (after discharge), the experimental group was treated by means of virtual reality rehabilitation system Home Tablet (three sessions a week, each session lasting about 50 minutes), and the control group continued the traditional training, with the same amount of treatment. The patients underwent a neuropsychological evaluation before and at the end of the treatment. Linear mixed-effects analysis results showed that the scores of Montreal overall cognitive assessment, attentive matrices, Trail Making Test B, Phonemic Fluency, Semantic Fluency, Rey Auditory Verbal Learning Test I, Hamilton Rating Scale-Anxiety and Hamilton Rating Scale-Depression were affected by the type of the rehabilitative treatment. Our data show the effectiveness of telerehabilitation for the treatment of cognitive disorders following stroke.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».