Hand rehabilitation with sonification techniques in the subacute stage of stroke
Notice bibliographique
Résumé
After a stroke event, most survivors suffer from arm paresis, poor motor control and other disabilities that make activities of daily living difficult, severely affecting quality of life and personal independence. This randomized controlled trial aimed at evaluating the efficacy of a music-based sonification approach on upper limbs motor functions, quality of life and pain perceived during rehabilitation. The study involved 65 subacute stroke individuals during inpatient rehabilitation allocated into 2 groups which underwent usual care dayweek) respectively of standard upper extremity motor rehabilitation or upper extremity treatment with sonification techniques. The Fugl-Meyer Upper Extremity Scale, Box and Block Test and the Modified Ashworth Scale were used to perform motor assessment and the McGill Quality of Life-it and the Numerical Pain Rating Scale to assess quality of life and pain. The assessment was performed at baseline, after 2 weeks, at the end of treatment and at follow-up (1 month after the end of treatment). Total scores of the Fugl-Meyer Upper Extremity Scale (primary outcome measure) and hand and wrist sub scores, manual dexterity scores of the affected and unaffected limb in the Box and Block Test, pain scores of the Numerical Pain Rating Scale (secondary outcomes measures) significantly improved in the sonification group compared to the standard of care group (time*group interaction < 0.05). Our findings suggest that music-based sonification sessions can be considered an effective standardized intervention for the upper limb in subacute stroke 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».