Robot controlled, continuous passive movement of the ankle reduces spinal cord excitability in participants with spasticity: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Spasticity of the ankle reduces quality of life by impeding walking and other activities of daily living. Robot-driven continuous passive movement (CPM) is a strategy for lower limb spasticity management but effects on spasticity, walking ability and spinal cord excitability (SCE) are unknown. The objectives of this experiment were to evaluate (1) acute changes in SCE induced by 30 min of CPM at the ankle joint, in individuals without neurological impairment and those with lower limb spasticity; and, (2) the effects of 6 weeks of CPM training on SCE, spasticity and walking ability in those with lower limb spasticity. SCE was assessed using soleus Hoffmann (H-) reflexes, collected prior to and immediately after CPM for acute assessments, whereas a multiple baseline repeated measures design assessed changes following 18 CPM sessions. Spasticity and walking ability were assessed using the Modified Ashworth Scale, the 10 m Walk test, and the Timed Up and Go test. Twenty-one neurologically intact and nine participants with spasticity (various neurological conditions) were recruited. In the neurologically intact group, CPM caused bi-directional modulation of H-reflexes creating 'facilitation' and 'suppression' groups. In contrast, amongst participants with spasticity, acute CPM facilitated H-reflexes. After CPM training, H-reflex excitability on both the more-affected and less-affected sides was reduced; on the more affected side H@Thres, H@50 and H@100 all significantly decreased following CPM training by 96.5 ± 7.7%, 90.9 ± 9.2%, and 62.9 ± 21.1%, respectively. After training there were modest improvements in walking and clinical measures of spasticity for some participants. We conclude that CPM of the ankle can significantly alter SCE. The use of CPM in those with spasticity can provide a temporary period of improved walking, but efficacy of treatment remains unknown.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».