Possibilities of using innovative non-drug technologies in the rehabilitation of patients with early post-stroke cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of rehabilitation with the use of virtual reality technologies and the influence of the main clinical and functional parameters on the functional outcome and the effectiveness of VR-therapy in patients with different degrees of cognitive decline in the acute period of ischemic stroke Materials and methods 120 patients diagnosed with ischemic stroke with cognitive decline according to the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) were examined. Patients were divided into groups: 1st - 62 patients with moderate cognitive impairment (20-25 points), 2nd group - 58 patients with dementia ( 20 points). On 4th to 5th day rehabilitation using virtual reality (VR) was performed. The following scales were used to examine cognitive and functional status: Barthel Index (BI), Rankin Scale (mRS), NIHSS; tests to assess cognitive functions; neuroimaging scales ASPECTS, STRIVE and MTA. The functional outcome was calculated by the difference between mRS scores on the 1st and 14th days - Δ mRS, rehabilitation effectiveness (RE) - VR-system parameters before and after treatment - Δ RE. Results Significant improvement was demonstrated in all cognitive and functional parameters except semantic information processing, attention and constructive praxis in the 1st group. In the 2nd group, improvement was noted in NIHSS, speech and mnestic disorders. In the 1st group, correlation of Δ RE was found with lesion size, attention level, BI, mRS and NIHSS; in the 2nd group correlation was found with age, gender, degree of IQCODE and STRIVE, presence of atrophy, semantic aphasia and perceptual impairment. In the 1st group, Δ mRS was correlated with the size and side of the lesion, NIHSS, ASPECTS, attention and speech function; in the 2nd group - with parameters of semantic information processing, constructive praxis, degree of IQCODE, size of the focus, ASPECTS and BI. Conclusion Modern approaches to VR-rehabilitation of patients with post-stroke cognitive impairment require the development of individual methods using immersion environment focused on the structure, etiology and severity of cognitive deficit taking into account the degree of the patient's functional state.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».