Robot-Assisted Gait Training with Trexo Home: Users, Usage and Initial Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Robotic gait training has the potential to improve secondary health conditions for people with severe neurological impairment. The purpose of this study was to describe who is using the Trexo robotic gait trainer, how much training is achieved in the home and community, and what impacts are observed after the initial month of use. In this prospective observational single-cohort study, parent-reported questionnaires were collected pre- and post-training. Of the 70 participants, the median age was 7 years (range 2 to 24), 83% had CP, and 95% did not walk for mobility. Users trained 2–5 times/week. After the initial month, families reported a significant reduction in sleep disturbance (p = 0.0066). Changes in bowel function, positive affect, and physical activity were not statistically significant. These findings suggest that families with children who have significant mobility impairments can use a robotic gait trainer frequently in a community setting and that sleep significantly improves within the first month of use. This intervention holds promise as a novel strategy to impact multi-modal impairments for this population. Future work should include an experimental study design over a longer training period to begin to understand the relationship between training volume and its full potential.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».