Can prism adaptation effects generalize to wheelchair maneuvering?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While prism adaptation (PA) has been recognized as a promising tool for treating spatial neglect, implementation as a standard treatment in clinical care has been lagging. Limited evidence for the generalization of after-effects to everyday activities has been a barrier towards implementation. OBJECTIVES: This study examined whether a home-friendly standardized PA protocol (Peg-the-Mole, PTM) induces after-effects that can transfer to wheelchair maneuvering. We also examined the impact of using constant (1 starting hand position) or variable (3 starting hand positions) training conditions on the transfer of after-effects to wheelchair maneuvering. METHODS: Sixty participants were randomly assigned to one of four PTM conditions: 1) prisms/constant training; 2) prisms/variable training; 3) sham goggles/constant training; 4) sham goggles/variable training. RESULTS: The use of PTM with rightward shifting prisms induced after-effects on proprioceptive and visual pointing outcome tasks. Groups using PTM with prism goggles showed a leftward shift in their position within a wheelchair course and a reduction in the number of right-sided collisions. The training condition did not have an impact on the transfer of after-effects to wheelchair driving. CONCLUSION: PTM is a clinically appealing PA protocol that induces after-effects that can transfer to an everyday activity relevant to patients with neglect.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».