Motor sequence learning in patients with ideomotor apraxia: Effects of long-term training
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies show that limb apraxia is a quite frequent, yet often underdiagnosed, higher motor impairment following stroke. Because it adversely affects every-day life and personal independence, successful rehabilitation of apraxia is essential for personal well-being. Nevertheless, evidence of long-term efficacy of training schemes and generalization to untrained actions is still scarce. One possible reason for the tendency of this neurological disorder to persist may be a deficit in planning, conceptualisation and storage of complex motor acts. This pilot study aims at investigating explicit motor learning in apractic stroke patients. In particular, we addressed the ability of apractic patients to learn and to retain new explicit sequential finger movements across 10 training sessions over a 3-week interval. Nine stroke patients with ideomotor apraxia in its chronic stage participated in a multi-session training regimen and were included in data analyses. Patients performed an explicit finger sequence learning task (MSLT - motor sequence learning task), which is a well-established paradigm to investigate motor learning and memory processes. Patients improved task performance in terms of speed and accuracy across sessions. Specifically, they showed a noticeable reduction in the mean time needed to perform a correct sequence and the number of erroneous sequences. We found also a trend for improved performance at the Goldenberg apraxia test protocol: "imitation of meaningless hand and finger gestures" relative to when assessed before the MSLT training. Patients with ideomotor apraxia demonstrated the ability to acquire and maintain a novel sequence of movements; and, this training was associated with hints towards improvement of apraxia symptoms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».