Robotic locomotor training in a low-resource setting: a randomized pilot and feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
Activity-based Training (ABT) represents the current standard of neurological rehabilitation. Robotic Locomotor Training (RLT), an innovative technique, aims to enhance rehabilitation outcomes. This study aimed to conduct a randomized pilot and feasibility trial of a locomotor training program within South Africa. Individuals with chronic traumatic motor incomplete tetraplegia (<i>n</i> = 16). Each intervention involved 60-minute sessions, 3x per week, for 24-weeks. Outcomes included feasibility measures and functional capacity. 17 out of 110 individuals initiated the program (recruitment rate = 15.4%) and 16 completed the program (drop-out rate = 5.8%) and attended sessions (attendance rate = 93.9%). Both groups showed a significant increase in upper extremity motor score (MS) and abdominal strength post intervention. Only the RLT group showed a significant change in lower extremity MS, with a mean increase of 3.00 [0.00; 16.5] points over time. Distance walked in the Functional Ambulatory Inventory (SCI-FAI) increased significantly (<i>p</i> = 0.02) over time only for the RLT group. Feasibility rates of the intervention and functional outcomes justify a subsequent powered RCT comparing RLT to ABT as an effective rehabilitation tool for potentially improving functional strength and walking capacity in people with incomplete SCI. Spinal cord injury causes severe limitations to functional capacity, independence, and quality of life. Robotic Locomotor Training is growing rehabilitation modality for people with spinal cord injury, but currently its effects on functional capacity are limited. In a relatively small sample, this study shows that large, randomized control trials are feasible within a low-income setting. The preliminary findings of this study show that 12 weeks of locomotor training can improve ambulatory function and functional strength in individuals with spinal cord injury.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».