Benefits of a Wearable Cyborg HAL (Hybrid Assistive Limb) in Patients with Childhood-Onset Motor Disabilities: A 1-Year Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitation robots have shown promise in improving the gait of children with childhood-onset motor disabilities. This study aimed to investigate the long-term benefits of training using a wearable Hybrid Assistive Limb (HAL) in these patients. Training using a HAL was performed for 20 min a day, two to four times a week, over four weeks (12 sessions in total). The Gross Motor Function Measure (GMFM) was the primary outcome measure, and the secondary outcome measures were gait speed, step length, cadence, 6-min walking distance (6MD), Pediatric Evaluation of Disability Inventory, and Canadian Occupational Performance Measure (COPM). Patients underwent assessments before the intervention, immediately after the intervention, and at 1-, 2-, 3-month and 1-year follow-ups. Nine participants (five males, four females; mean age: 18.9 years) with cerebral palsy (n = 7), critical illness polyneuropathy (n = 1), and encephalitis (n = 1) were enrolled. After training using HAL, GMFM, gait speed, cadence, 6MD, and COPM significantly improved (all p < 0.05). Improvements in GMFM were maintained one year after the intervention (p < 0.001) and in self-selected gait speed and 6MD three months after the intervention (p < 0.05). Training using HAL may be safe and feasible for childhood-onset motor disabilities and may maintain long-term improvements in motor function and walking ability.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».