Impacts of a lower limb exoskeleton robot on the muscle strength of tibialis anterior muscle in stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
This work aims to explore the impact of a proposed lower limb exoskeleton robot on the muscle strength of the tibialis anterior muscle in stroke patients. Firstly, 24 patients with stroke hemiplegia were divided into the robot group and the control group according to a random number table. Both groups received conventional rehabilitation treatments. Moreover, the robot group took the walking training with UG0210, a lower limb exoskeleton walking rehabilitation device developed by the Hangzhou RoboCT Technology Development Co., Ltd., once per day, 30 minutes per time, a total of 20 times of treatment. The control group took the conventional rehabilitation walking training, once per day, 30 mins per time, a total of 20 times of treatment. At the beginning of the trial, the manual muscle strength test (MMT) was used to assess the pre-trial muscle strength within the trial cycle. The efficacy of the two groups was compared. Results The muscle strength of the tibialis anterior muscle was higher than that without treatments in both groups (P<0.05). The curative effect of the robot group was better than that of the control group (P<0.05). Conclusions With the help of the designed lower limb exoskeleton robot, both tibialis anterior muscle strength and lower limb motor function of stroke patients were improved compared to the control group. The comparison shows the attractive potential and value of the robot assisted rehabilitation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».