Retraining walking over ground in a powered exoskeleton after spinal cord injury: a prospective cohort study to examine functional gains and neuroplasticity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Powered exoskeletons provide a way to stand and walk for people with severe spinal cord injury. Here, we used the ReWalk exoskeleton to determine the training dosage required for walking proficiency, the sensory and motor changes in the nervous system with training, and the functionality of the device in a home-like environment. METHODS: Participants with chronic (> 1 yr) motor complete or incomplete spinal cord injury, who were primarily wheelchair users, were trained to walk in the ReWalk for 12 weeks. Measures were taken before, during, immediately after, and 2-3 months after training. Measures included walking progression, sitting balance, skin sensation, spasticity, and strength of the corticospinal tracts. RESULTS: Twelve participants were enrolled with 10 completing training. Training progression and walking ability: The progression in training indicated about 45 sessions to reach 80% of final performance in training. By the end of training, participants walked at speeds of 0.28-0.60 m/s, and distances of 0.74-1.97 km in 1 h. The effort of walking was about 3.3 times that for manual wheelchair propulsion. One non-walker with an incomplete injury became a walker without the ReWalk after training. Sensory and motor measures: Sitting balance was improved in some, as seen from the limits of stability and sway speed. Neuropathic pain showed no long term changes. Change in spasticity was mixed with suggestion of differences between those with high versus low spasticity prior to training. The strength of motor pathways from the brain to back extensor muscles remained unchanged. Adverse events: Minor adverse events were encountered by the participants and trainer (skin abrasions, non-injurious falls). Field testing: The majority of participants could walk on uneven surfaces outdoors. Some limitations were encountered in home-like environments. CONCLUSION: For individuals with severe SCI, walking proficiency in the ReWalk requires about 45 sessions of training. The training was accompanied by functional improvements in some, especially in people with incomplete injuries. TRIAL REGISTRATION: NCT02322125 Registered 22 December 2014.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».