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Enregistrement W3003471954 · doi:10.1186/s12883-020-1617-7

Exoskeleton for post-stroke recovery of ambulation (ExStRA): study protocol for a mixed-methods study investigating the efficacy and acceptance of an exoskeleton-based physical therapy program during stroke inpatient rehabilitation

2020· article· en· W3003471954 sur OpenAlexafffund
Dennis R. Louie, W. Ben Mortenson, Melanie Durocher, Robert Teasell, Jennifer Yao, Janice J. Eng

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalLawson Health Research InstituteWestern UniversityGlenrose Rehabilitation HospitalGF Strong Rehabilitation CentreParkwood InstituteAlberta Health ServicesVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésExoskeletonMedicineRehabilitationNeurosurgeryStroke (engine)NeurologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationProtocol (science)NeurochemistryAlternative medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ability to walk is commonly reported as a top rehabilitation priority for individuals after a stroke. However, not all individuals with stroke are able to practice walking, especially those who require more assistance from their therapist to do so. Powered robotic exoskeletons are a new generation of robotic-assisted gait training devices, designed to assist lower extremity movement to allow repetitious overground walking practice. To date, minimal research has been conducted on the use of an exoskeleton for gait rehabilitation after stroke. The following research protocol aims to evaluate the efficacy and acceptability, and thus adoptability, of an exoskeleton-based gait rehabilitation program for individuals with stroke. METHODS: This research protocol describes a prospective, multi-center, mixed-methods study comprised of a randomized controlled trial and a nested qualitative study. Forty adults with subacute stroke will be recruited from three inpatient rehabilitation hospitals and randomized to receive either the exoskeleton-based gait rehabilitation program or usual physical therapy care. The primary outcome measure is the Functional Ambulation Category at post-intervention, and secondary outcomes include motor recovery, functional mobility, cognitive, and quality-of-life measures. Outcome data will be collected at baseline, post-intervention, and at 6 months. The qualitative component will explore the experience and acceptability of using a powered robotic exoskeleton for stroke rehabilitation from the point of view of individuals with stroke and physical therapists. Semi-structured interviews will be conducted with participants who receive the exoskeleton intervention, and with the therapists who provide the intervention. Qualitative data will be analyzed using interpretive description. DISCUSSION: This study will be the first mixed-methods study examining the adoptability of exoskeleton-based rehabilitation for individuals with stroke. It will provide valuable information regarding the efficacy of exoskeleton-based training for walking recovery and will shed light on how physical therapists and patients with stroke perceive the device. The findings will help guide the integration of robotic exoskeletons into clinical practice. TRIAL REGISTRATION: NCT02995265 (clinicaltrials.gov), Registered 16 December 2016.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,010

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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