Feasibility and preliminary efficacy of a combined virtual reality, robotics and electrical stimulation intervention in upper extremity stroke rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 80% of individuals with chronic stroke present with long lasting upper extremity (UE) impairments. We designed the perSonalized UPper Extremity Rehabilitation (SUPER) intervention, which combines robotics, virtual reality activities, and neuromuscular electrical stimulation (NMES). The objectives of our study were to determine the feasibility and the preliminary efficacy of the SUPER intervention in individuals with moderate/severe stroke. METHODS: Stroke participants (n = 28) received a 4-week intervention (3 × per week), tailored to their functional level. The functional integrity of the corticospinal tract was assessed using the Predict Recovery Potential algorithm, involving measurements of motor evoked potentials and manual muscle testing. Those with low potential for hand recovery (shoulder group; n = 18) received a robotic-rehabilitation intervention focusing on elbow and shoulder movements only. Those with a good potential for hand recovery (hand group; n = 10) received EMG-triggered NMES, in addition to robot therapy. The primary outcomes were the Fugl-Meyer UE assessment and the ABILHAND assessment. Secondary outcomes included the Motor Activity Log and the Stroke Impact Scale. RESULTS: Eighteen participants (64%), in either the hand or the shoulder group, showed changes in the Fugl-Meyer UE or in the ABILHAND assessment superior to the minimal clinically important difference. CONCLUSIONS: This indicates that our personalized approach is feasible and may be beneficial in improving UE function in individuals with moderate to severe impairments due to stroke. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03903770. Registered 4 April 2019. Registered retrospectively.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».