Bottom-up versus Top-down designed rehabilitation sessions in chronic stroke survivors: a pilot randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The present study aimed to compare the effectiveness of Top-down and Bottom-up approaches on levels of the International Classification of Functioning, Disability and Health Framework (ICF), including impairments, activities, and participation.Materials and methods Thirty-nine chronic stroke survivors were recruited for this single-blinded randomized clinical trial. Participants were assigned to Top-down, Bottom-up interventions, or control group, and received a 6-week intervention. They were assessed before/after treatments and at follow-up (6 weeks later). Impairments were measured through kinematic analysis, Trail Making Tests (TMT), and Fugl-Meyer Assessment (FMA). Activity and participation were evaluated via Box and Block Test, Motor Activity Log (MAL), and Canadian Occupational Performance Measure (COPM), respectively.Results We found significant improvements in impairment (FMA) and participation (COPM) in all groups, however, COPM scores improved beyond the MCID only in the Top-down, and FMA scores exceeded the MCID in Top-down and Bottom-up groups. Use of the upper limb in daily activities (MAL) enhanced in the Top-down group, although was not clinically significant.Conclusion In most of the outcome measures, no significant difference was observed between groups. It seems that Top-down, Bottom-up, and traditional interventions have relatively comparable effectiveness in chronic stroke survivors.Trial Registration IRCT20150721023277N2
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».