Motor-Equivalent Intersegmental Coordination Is Impaired in Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background. Kinematic abundance permits using different movement patterns for task completion. Individuals poststroke may take advantage of abundance by using compensatory trunk displacement to overcome upper limb (UL) movement deficits. However, movement adaptation in tasks requiring specific intersegment coordination may remain limited. Objective. We tested movement adaptation in both arms of individuals with chronic stroke (n = 16) and nondominant arms of controls (n = 12) using 2 no-vision reaching tasks involving trunk movement (40 trials/arm). Methods. In the “stationary hand task” (SHT), subjects maintained the hand motionless over a target while leaning the trunk forward. In the “reaching hand task” (RHT), subjects reached to the target while leaning forward. For both tasks, trunk movement was unexpectedly blocked in 40% of trials to assess the influence of trunk movement on adaptive arm positioning or reaching. UL sensorimotor impairment, activity, and sitting balance were assessed in the stroke group. The primary outcome measure for SHT was gain ( g), defined as the extent to which trunk displacement contributing to hand motion was offset by appropriate changes in UL movements ( g = 1: complete compensation) and endpoint deviation for RHT. Results. Individuals poststroke had lower gains and greater endpoint deviation using the more-affected compared with less-affected UL and controls. Those with less sensorimotor impairment, greater activity levels, and better sitting balance had higher gains and smaller endpoint deviations. Lower gains were associated with diminished UL adaptability. Conclusions. Tests of condition-specific adaptability of interjoint coordination may be used to measure UL adaptability and changes in adaptability with treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».