Investigating the dose‐response relationship between motor imagery and motor recovery of upper‐limb impairment and function in chronic stroke: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The recovery of upper-limb impairment and dysfunction post-stroke is often incomplete owing to the limited time in therapy focused on upper-limb recovery and the severity of the impairment. In these cases, motor imagery (MI) may be used as a precursor to physical therapies to initiate rehabilitation early on when it would be otherwise impossible to engage in therapy, as well as to increase the dose of therapy when MI is used in adjunct to physical therapy. While previous reviews have shown MI to be effective as a therapeutic option, disparity in findings exists, with some studies suggesting MI is not an effective treatment for post-stroke impairment and dysfunction. One factor contributing to these findings is inconsistency in the dose of MI applied. To explore the relationship between MI dose and recovery, a scoping review of MI literature as a treatment for adult survivors of stroke with chronic upper-limb motor deficit was performed. Embase, Medline and CINHAL databases were searched for articles related to MI and stroke. Following a two-phase review process, 21 papers were included, and data related to treatment dose and measures of impairment and function were extracted. Effect sizes were calculated to investigate the effect of dosage on motor recovery. Findings showed a high degree of variability in dosage regimens across studies, with no clear pattern for the effect of dose on outcome. The present review highlights the gaps in MI literature, including variables that contribute to the dose-response relationship, that future studies should consider when implementing MI.
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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 | 0,025 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».