CERVICAL SPINAL CORD INJURY AND UPPER LIMB ROBOTIC THERAPY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A major debilitating factor of sustaining a cervical level spinal cord injury is the loss of independence in completing activities of daily living as a result of impaired upper limb function. Early intervention has been hypothesised to preserve upper limb function in this population and enhance capacity to perform functional tasks. The use of robotics as an upper limb therapy modality is increasing in the neurorehabilitation field, however there is limited evidence to support their use in the cervical spinal cord injury population. Despite this, occupational therapists are using them as part of a therapy program. Aim: This study aimed to explore the upper limb outcomes of using a computer assisted robotic device in acute therapy for people who have sustained a cervical spinal cord injury. Methods: A single case pre-post study design was performed with one middle aged male who had who was an inpatient at a public metropolitan hospital in Australia. They undertook a three week therapy program using the Diego by Tyromotion in conjunction with standard occupational therapy interventions. Range of motion, muscular strength, pain, fatigue the Spinal Cord Independence Measure, and the Canadian Occupational Performance Measure were used as outcome measures. Results: Increases were seen in range of motion and muscular strength and functional status; objective and subjectively. Conclusion: Preliminary findings suggest that the Diego may be a useful tool for improving upper limb outcomes when combined with occupational therapy in this population, however greater research and participants are required for definitive data.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,018 | 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 ».