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Enregistrement W3165574651 · doi:10.21303/2504-5679.2021.001768

Effect of the complex physical therapy on the upper extremity function, functional independence and cognition in post-stroke patients

2021· article· en· W3165574651 sur OpenAlexaboutno aff
I. F. Uwa-Agbonikhena, V. A. Gryb, V. R. Gerasymchuk, Marta Kupnovytska-Sabadosh, L. T. Maksymchuk

Notice bibliographique

RevueEUREKA Health Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndependence (probability theory)Physical medicine and rehabilitationCognitionStroke (engine)Physical therapyMedicinePsychologyNeurosciencePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor dysfunction and cognitive impairment (CI) are the most prevalent and disabling among the stroke consequences. CI decreases the effectivity of motor rehabilitation, but motor dysfunction itself may also influence the manifestations and progression of CI. So development and study of novel physical therapy tactics, which are aiming to target both of these syndromes, becomes a subject of great interest nowadays.
 The aim of study was to evaluate the impact of different physical therapy approaches on the upper extremity function, cognition and functional independence in patients in 1 year after ischemic stroke.
 Materials and methods. Totally there were 72 patients examined in the 1-year period after first-ever anterior circulation ischemic stroke. Neurological status, upper extremity function and functional independence were assessed with the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Fugl-Meyer assessment (FMA), modified Rankin Scale (mRS) and the Functional Independence Measurement (FIM). Cognitive function was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Frontal Assessment Battery (FAB), Trail-making Test A and B tests (TMT). Patients in Group 1 received secondary stroke prevention therapy and performed the exercises complex for general muscle function improvement for 2 months; patients in Group 2 also performed the exercise complex for paretic hand function improvement for 2 months.
 Results. After 2 months of physical therapy a significant increase of the FIM “Self-care”, “Transfer” and therefore subtotal motor and total scores was observed in patients in Group 2; in Group 1 significant improvement was observed only in “Transfer” and subtotal motor scores. Adding of the hand exercise to the physical therapy complex (Group 2) appeared to be more beneficial for the upper extremity motor function. Patients in Group 2 after 2 months showed increase of the FMA “Wrist” score by 40 % (p<0.05), “Hand” score by 42.8 % (p<0.01) and “Total motor function” by 30.1 % (p<0.05), and the “Total motor function” score in Group 2 was 10.9 % higher in comparison with the Group 1 (p<0.05). In cognitive status significant differences compared to baseline level were observed only in Group 2; MoCA score increased by 14.3 % (p<0.05) and TMT-B performance time decreased by 14.8 % (p<0.05). Baseline MoCA score correlated with FMA “Wrist” (r=0.32; p=0.028), “Hand” (r=0.49; p=0.001) and “Total motor function” (r=0.46; p=0.004) scores. TMT-B score showed significant correlation with the FMA “Wrist” (r=-0.032; p=0.025), “Hand” (-0.45; p=0.009), “Speed/coordination” (r=-0.023; p=0.036) and “Total motor function” (r=-0.42; p=0.023).
 Conclusion. Adding of exercise for hand function improvement into the physical therapy complex for post-stroke patients contributes to better upper extremity motor performance and therefore is more favourable for patients’ functional independence. Upper extremity motor impairment, especially hand and wrist dysfunction, are associated with worse cognitive performance. Hand function and fine motor skills improvement could be beneficial for the patients’ cognition. Further research is needed in regard to the prognostic significance of these findings and their impact on the treatment and rehabilitation strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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