Occupational therapy using a robotic-assisted glove ameliorates finger dexterity and modulates functional connectivity in amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although rehabilitation is recommended for amyotrophic lateral sclerosis (ALS), improvement of functional decline has hardly been achieved. We investigated the effect of occupational therapy that uses a robotic-assisted glove (RAG) on hand dexterity and the functional connectivities found in the brain of ALS patients. METHOD: Ten patients diagnosed with ALS and admitted to the Shiga University of Medical Science (SUMS) Hospital from December 2018 to December 2021 participated in the study. These participants chose the hand side to wear RAG and exercised for two weeks. A sham movement was performed on the other side. We administered several functional assessments, including the Simple Test for Evaluating Hand Function (STEF), grip strength, pinch meter for grip strength, Canadian occupational performance measure (COPM), as well as nerve conduction study (NCS) before and after the exercise, and evaluated the results. We also analyzed six patients' resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). RESULTS: Two-week robotic rehabilitation improved the STEF, grip strength, and COPM scores when compared with those of the other side. However, no significant effect was observed in the pinch meter and the NCS results. The rs-fMRI data analysis revealed that the robotic rehabilitation augmented two functional connectivities between the left pallidum-right supplementary motor cortex and right insular cortex-right sensorimotor network among the patients, which had beneficial effects. CONCLUSION: The occupational therapy using RAG displayed improved hand dexterity. The enhanced functional connectivities around the sensorimotor network might be associated with the improvement in hand dexterity because of the RAG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».