Gamified Practice Improves Paretic Arm Motor Behavior in Individuals With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is a heterogeneous condition, making choice of treatment, and determination of how to structure rehabilitation outcomes difficult. Individualized goal-directed and repetitive physical practice is an important determinant of motor learning. Yet, many investigations of motor learning after stroke deliver task practice without consideration of individual capability of the learner. OBJECTIVE: We developed a gamified arm rehabilitation task for people with stroke that is personalized to individual capacity for paretic arm movement, provides a high dose of practice, progresses through increasingly difficulty levels that are dependent on the performance of the individual, and is practiced in an engaging environment. The objectives of the current study were to determine if 10 days of gamified, object intercept training using the paretic arm would improve arm movement speed and clinical outcome measures of impairment or function. METHODS: Individuals with chronic stroke and age-matched controls engaged in 10 days of gamified, skilled motor practice of a semi-immersive virtual reality-based intercept and release task. The paretic arm was assessed using the Fugl-Meyer Assessment (motor impairment) and Wolf Motor Function Test (motor function) before and after training. RESULTS: Both groups showed faster arm movement speed with practice; individuals with stroke demonstrated reduced paretic arm motor impairment and increased function after the intervention. Age and sex (for both groups), and time post-stroke were not related to changes in movement speed. CONCLUSIONS: Findings indicate that gamified motor training positively affects paretic arm motor behavior in individuals with mild to severe chronic stroke.
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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 ».