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Enregistrement W3217224958 · doi:10.1186/s12984-021-00956-7

Home-based (virtual) rehabilitation improves motor and cognitive function for stroke patients: a randomized controlled trial of the Elements (EDNA-22) system

2021· article· en· W3217224958 sur OpenAlexaboutno aff
Peter H. Wilson, Jeffrey M. Rogers, Karin Vogel, Bert Steenbergen, Thomas B. McGuckian, Jonathan Duckworth

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Industry, Innovation and Science, Australian GovernmentRMIT UniversityAustralian Government
Mots-clésRehabilitationRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationCognitionPhysical therapyStroke (engine)NeurologyMedicineRating scaleMontreal Cognitive AssessmentPsychologyCognitive impairmentSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Home-based rehabilitation of arm function is a significant gap in service provision for adult stroke. The EDNA-22 tablet is a portable virtual rehabilitation-based system that provides a viable option for home-based rehabilitation using a suite of tailored movement tasks, and performance monitoring via cloud computing data storage. The study reported here aimed to compare use of the EDNA system with an active control (Graded Repetitive Arm Supplementary Program-GRASP training) group using a parallel RCT design. METHODS: Of 19 originally randomized, 17 acute-care patients with upper-extremity dysfunction following unilateral stroke completed training in either the treatment (n = 10) or active control groups (n = 7), each receiving 8-weeks of in-home training involving 30-min sessions scheduled 3-4 times weekly. Performance was assessed across motor, cognitive and functional behaviour in the home. Primary motor measures, collected by a blinded assessor, were the Box and Blocks Task (BBT) and 9-Hole Pegboard Test (9HPT), and for cognition the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Functional behaviour was assessed using the Stroke Impact Scale (SIS) and Neurobehavioural Functioning Inventory (NFI). RESULTS: One participant from each group withdrew for personal reasons. No adverse events were reported. Results showed a significant and large improvement in performance on the BBT for the more-affected hand in the EDNA training group, only (g = 0.90). There was a mild-to-moderate effect of training on the 9HPT for EDNA (g = 0.55) and control (g = 0.42) groups, again for the more affected hand. In relation to cognition, performance on the MoCA improved for the EDNA group (g = 0.70). Finally, the EDNA group showed moderate (but non-significant) improvement in functional behaviour on the SIS (g = 0.57) and NFI (g = 0.49). CONCLUSION: A short course of home-based training using the EDNA-22 system can yield significant gains in motor and cognitive performance, over and above an active control training that also targets upper-limb function. Intriguingly, these changes in performance were corroborated only tentatively in the reports of caregivers. We suggest that future research consider how the implementation of home-based rehabilitation technology can be optimized. We contend that self-administered digitally-enhanced training needs to become part of the health literacy of all stakeholders who are impacted by stroke and other acquired brain injuries. Trial registration Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR) Number: ACTRN12619001557123. Registered 12 November 2019, http://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=378298&isReview=true.

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)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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