Gait training using a hybrid assistive limb after botulinum toxin treatment for cerebral palsy: a case report
Notice bibliographique
Résumé
(HAL; Cyberdyne, Tsukuba, Japan) is a wearable robot that assists patients based on their voluntary movements. We report gait training with HAL after botulinum toxin treatment for spasticity of the lower limb in cerebral palsy (CP). [Participant and Methods] The participant was a 36 year-old male with spastic diplegia due to periventricular leukomalacia, with Gross Motor Function Classification System (GMFCS) level II. HAL training was performed in 20-minute sessions (3 sessions/week for 4 weeks). The outcome measures were range of motion, spasticity, walking ability, muscle strength, gross motor function measure (GMFM), Canadian Occupational Performance Measure (COPM), and Pediatric Evaluation of Disability Inventory measured before, immediately after, and one, two, and three months after HAL training. [Results] No adverse events were observed during training. After the HAL intervention, gait speed, step length, cadence, 6-min walking distance (6MD), knee extension strength, GMFM, and COPM increased, and Physiological Cost Index declined. Three months post-intervention, gait speed, step length, cadence, 6MD, and GMFM remained higher than those observed within the first two months. [Conclusion] Gait training with HAL can be a safe and feasible method for patients with CP who undergo botulinum toxin treatment to improve walking ability and motor function.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».