Changes in Electroencephalography Activity in Response to Power Mobility Training: A Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purposes of this pilot project were to examine the impact of power mobility training on (1) electroencephalography (EEG) activity in children with severe cerebral palsy (CP) and (2) power mobility skill acquisition. Method: A single-subject A–B–A–B research design with a 5-week duration for each phase (20 wk total) was replicated across three participants with severe CP (Gross Motor Function Classification System Level V). Data related to the target behaviour, as represented by EEG activity, were collected each week. Power mobility skills were assessed using the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), the Wheelchair Skills Checklist (WSC), and the Assessment of Learning Powered mobility use (ALP). Weekly power mobility training was provided during the intervention phases. EEG data were analyzed by means of three measurement metrics (power spectral density, mutual information, and transfer entropy). Results: All three participants demonstrated changes in activation in frontoparietal EEG recordings and clinically significant improvements in power mobility skill acquisition as measured by the COPM as well as by the ALP and WSC. Conclusions: Power mobility training appeared to affect both neuroplastic and skill acquisition. Combining the use of EEG with direct therapist-observation measurement tools may provide a more complete understanding of the impact of power mobility training on children with severe CP.
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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 | 0,001 |
| 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 ».