Exercise intensity of the upper limb can be enhanced using a virtual rehabilitation system
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Motor recovery of the upper limb (UL) is related to exercise intensity, defined as movement repetitions divided by minutes in active therapy, and task difficulty. However, the degree to which UL training in virtual reality (VR) applications deliver intense and challenging exercise and whether these factors are considered in different centres for people with different sensorimotor impairment levels is not evidenced. We determined if (1) a VR programme can deliver high UL exercise intensity in people with sub-acute stroke across different environments and (2) exercise intensity and difficulty differed among patients with different levels of UL sensorimotor impairment. METHODS: Participants with sub-acute stroke (<6 months) with Fugl-Meyer scores ranging from 14 to 57, completed 10 ∼ 50-min UL training sessions using three unilateral and one bilateral VR activity over 2 weeks in centres located in three countries. Training time, number of movement repetitions, and success rates were extracted from game activity logs. Exercise intensity was calculated for each participant, related to UL impairment, and compared between centres. RESULTS: Exercise intensity was high and was progressed similarly in all centres. Participants had most difficulty with bilateral and lateral reaching activities. Exercise intensity was not, while success rate of only one unilateral activity was related to UL severity. CONCLUSION: The level of intensity attained with this VR exercise programme was higher than that reported in current stroke therapy practice. Although progression through different activity levels was similar between centres, clearer guidelines for exercise progression should be provided by the VR application.Implications for rehabilitationVR rehabilitation systems can be used to deliver intensive exercise programmes.VR rehabilitation systems need to be designed with measurable progressions through difficulty levels.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| 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 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».