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Enregistrement W3096888508 · doi:10.3390/brainsci10110801

The Effect of Robot-Assisted Gait Training on Locomotor Function and Functional Capability for Daily Activities in Children with Cerebral Palsy: A Single-Blinded, Randomized Cross-Over Trial

2020· article· en· W3096888508 sur OpenAlexaboutno aff
Li Hua Jin, Shin‐seung Yang, Ja Young Choi, Min Kyun Sohn

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyGross Motor Function Classification SystemMedicinePhysical therapyGross motor skillRandomized controlled trialFunctional Independence MeasureGait trainingRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationGaitMotor skillSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The effectiveness of robot-assisted gait training (RAGT) in children with cerebral palsy (CP), especially in terms of improving the performance of daily activities, remains unclear. Therefore, we aimed to investigate the effectiveness of RAGT in children with CP. Methods: In this single-center, single-blinded, randomized cross-over trial, we enrolled 20 children with CP with Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels II–IV (13 males; age range, 6.75 ± 2.15 years). The participants were randomized into the RAGT/standard care (SC) (n = 10) and SC/RAGT/SC sequence groups (n = 10). Using a Walkbot-K system, the RAGT program comprised 3 × 30-min sessions/week for 6 weeks with a continued SC program. The SC program comprised 2–4 conventional physiotherapy sessions/week for 6 weeks. The Gross Motor Function Measure-88 (GMFM-88), the pediatric functional independence measure (WeeFIM), and the Canadian occupational performance measure (COPM) scores were assessed pre- and post-RAGT or SC periods and treatment, period, follow-up, and carry-over effects were analyzed. Energy expenditure and body composition were measured pre- and post-RAGT. Results: Significant treatment effects were observed in dimensions D and E of the GMFM (D: p = 0.018; E: p = 0.021) scores, WeeFIM mobility subtotal (p = 0.007), and COPM performance (p < 0.001) and satisfaction (p = 0.001) measure scores. The period, follow-up, and carry-over effects were not statistically significant. The gross energy cost significantly decreased (p = 0.041) and the skeletal muscle mass increased (p = 0.014) at post-RAGT assessment. The factors associated with functional outcomes showed significant improvements in the GMFM D scores and were mainly observed in children with GMFCS levels II–III compared to those classified at level IV (p = 0.038). Conclusion: RAGT had training benefits for children with CP. Specifically, it improved locomotor function and functional capability for daily activities. These effects were better in ambulatory children with CP. However, as SC interventions continued during the RAGT period, these improvements may be also related to multiple treatment effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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