Goal-Directed Personalized Upper Limb Intensive Therapy (PULIT) for Children With Hemiparesis: A Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Children with hemiparesis experience limitations in activities of daily living (ADLs) as a result of upper limb impairments. To address these limitations, we developed a group-based Personalized Upper Limb Intensive Therapy (PULIT) program combining modified constraint-induced movement therapy, bimanual intensive therapy, and exergame-based robotics. OBJECTIVE: To determine the effectiveness of PULIT in helping children with upper limb impairments achieve individually set goals and enable transfer of the attained motor skills into ADLs. DESIGN: Retrospective analysis. SETTING: Day camp at a pediatric rehabilitation clinic in Switzerland. PARTICIPANTS: Twenty-three children with upper limb impairment (unilateral cerebral palsy, n = 16; acquired brain injury, n = 7); 13 boys and 10 girls (M age = 7 yr, 8 mo, SD = 2 yr, 1 mo; Manual Ability Classification System Level I-IV). INTERVENTION: Thirty hours of PULIT over the course of 8 days. OUTCOMES AND MEASURES: Goal attainment scaling (GAS) was assessed on the first and last day of intervention. The Canadian Occupational Performance Measure (COPM) and dexterity tests, such as the Box and Block Test (BBT), were administered 3 wk before and 3 wk after the intervention. RESULTS: Total goal achievement was 85.7%. GAS, parent- and child-rated COPM Performance and Satisfaction, and the BBT of the affected and dominant upper limb improved significantly. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: PULIT effectively increases children's dexterity of the impaired and dominant upper limb, improves ADL performance, and achieves individual goals. This retrospective analysis could serve as a basis for a future randomized trial. What This Article Adds: This article informs occupational therapy practitioners about a therapy program that includes conventional and rehabilitation technology interventions and enables children with hemiparesis of the upper limb to improve relevant ADL tasks in 8 days' time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».