Robotic Table and Serious Games for Integrative Rehabilitation in the Early Poststroke Phase: Two Case Reports
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: BrightArm Compact is a new rehabilitation system for the upper extremities. It provides bimanual training with gradated gravity loading and mediates interactions with cognitively challenging serious games. OBJECTIVE: The aim of this study is to design and test a robotic rehabilitation table-based virtual rehabilitation system for functional impact of the integrative training in the early poststroke phase. METHODS: A new robotic rehabilitation table, controllers, and adaptive games were developed. The 2 participants underwent 12 experimental sessions in addition to the standard of care. Standardized measures of upper extremity function (primary outcome), depression, and cognition were administered before and after the intervention. Nonstandardized measures included game variables and subjective evaluations. RESULTS: The 2 case study participants attained high total arm repetitions per session (504 and 957) and achieved high grasp and finger-extension counts. Training intensity contributed to marked improvements in affected shoulder strength (225% and 100% increase), grasp strength (27% and 16% increase), and pinch strength (31% and 15% increase). The shoulder flexion range increased by 17% and 18% and elbow supination range by 75% and 58%. Improvements in motor function were at or above minimal clinically important difference for the Fugl-Meyer Assessment (11 and 10 points), Chedoke Arm and Hand Activity Inventory (11 and 14 points), and Upper Extremity Functional Index (19 and 23 points). Cognitive and emotive outcomes were mixed. Subjective rating by participants and training therapists were positive (average 4, SD 0.22, on a 5-point Likert scale). CONCLUSIONS: The design of the robotic rehabilitation table was tested on 2 participants in the early poststroke phase, and results are encouraging for upper extremity functional gains and technology acceptance. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04252170; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04252170.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».