Combining spinal neuromodulation and activity based neurorehabilitation therapy improves sensorimotor function in cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
Motor dysfunction in individuals with cerebral palsy (CP) such as the inability to initiate voluntary movements, walking with compensatory movement patterns, and debilitating spasticity is due to the aberrant neural connectivity between the brain and spinal cord. We tested the efficacy of noninvasive spinal cord neuromodulation (SCiP™, SpineX Inc.) with activity-based neurorehabilitation therapy (ABNT) in improving the sensorimotor function in six children with CP. Children received 8 weeks of either SCiP™ or sham therapy with ABNT ( n = 3 per group). At the end of 8 weeks, all participants received 8 weeks of SCiP™ therapy with ABNT. Follow up assessments were done at week 26 (10 weeks after the last therapy session). Sensorimotor function was measured by the Gross Motor Function Measure 88 (GMFM88) test. We observed minimal change in sham group (mean 6% improvement), however, eight weeks of SCiP™ therapy with ABNT resulted in statistically and clinically relevant improvement in GMFM88 scores (mean 23% increase from baseline). We also observed reduced scores on the modified Ashworth scale only with SCiP™ therapy (−11% vs. +5.53% with sham). Similar improvements were observed in sham group but only after the cross over to SCiP™ therapy group at the end of the first eight weeks. Finally, sixteen weeks of SCiP™ therapy with ABNT resulted in further improvement of GMFM88 score. The improvement in GMFM88 scores were maintained at week 26 (10 weeks after the end of therapy), suggesting a sustained effect of SCiP™ therapy.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».