Effect of high-frequency mirror therapy for upper extremities after subacute stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to investigate the effect of high-frequency mirror therapy (MT) on the upper extremities of patients suffering paresis following subacute stroke. Altogether, 50 subacute stroke patients with upper limb paresis whose strokes had occurred within 30–60 days of the start of this study were enrolled. The patients were randomly divided equally into groups assigned to conventional therapy (CT) alone or to CT plus mirror therapy (MT). All patients underwent CT training 40 min daily for 4 weeks. The MT group patients then continued an additional 20 min of shoulder, elbow, wrist, and finger MT, whereas the CT group continued with an additional 20 min of CT. Main outcome measures were the angles achieved during active shoulder flexion and abduction and wrist dorsiflexion, as well as upper-limb Fugl–Meyer Assessment (FMA) subscores. Results: For both the intention-to-treat and per-protocol analyses, the MT group showed significantly more improvement in active shoulder flexion range of motion than did the CT group. The FMA scores improved from before to after the start of the study in both groups, with no significant differences between the two groups. Conclusions: Application of MT at a high frequency probably has a positive effect on improving shoulder function in these subacute stroke patients. Thus, frequent MT application is essential for alleviating stroke-induced paralysis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».