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Enregistrement W4280512009 · doi:10.1177/15459683221100510

Impairments in Cognitive Control Using a Reverse Visually Guided Reaching Task Following Stroke

2022· article· en· W4280512009 sur OpenAlexafffund
Catherine R. Lowrey, Sean P. Dukelow, Stephen D. Bagg, Benjamin Ritsma, Stephen H. Scott

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Research FoundationGlaxoSmithKline foundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationCognitionTask (project management)PsychologyMotor controlStroke (engine)Cursor (databases)Elementary cognitive taskAudiologyMedicineComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive and motor function must work together quickly and seamlessly to allow us to interact with a complex world, but their integration is difficult to assess directly. Interactive technology provides opportunities to assess motor actions requiring cognitive control. OBJECTIVE: To adapt a reverse reaching task to an interactive robotic platform to quantify impairments in cognitive-motor integration following stroke. METHODS: Participants with subacute stroke (N=59) performed two tasks using the Kinarm: Reverse Visually Guided Reaching (RVGR) and Visually Guided Reaching (VGR). Tasks required subjects move a cursor "quickly and accurately" to virtual targets. In RVGR, cursor motion was reversed compared to finger motion (i.e., hand moves left, cursor moves right). Task parameters and Task Scores were calculated based on models developed from healthy controls, and accounted for the influence of age, sex, and handedness. RESULTS: Many stroke participants (86%) were impaired in RVGR with their affected arm (Task Score > 95% of controls). The most common impairment was increased movement time. Seventy-three percent were also impaired with their less affected arm. The most common impairment was larger initial direction angles of reach. Impairments in RVGR improved over time, but 71% of participants tested longitudinally were still impaired with the affected arm ∼6 months post-stroke. Importantly, although 57% were impaired with the less affected arm at 6 months, these individuals were not impaired in VGR. CONCLUSIONS: Individuals with stroke were impaired in a reverse reaching task but many did not show similar impairments in a standard reaching task, highlighting selective impairment in cognitive-motor integration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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