Feasibility of an Adaptive Upper Limb Robotic Training Protocol for Persons with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Lately, the use of robotic devices for tailored rehabilitation as well as strategies for assessing and monitoring sensorimotor function has garnered considerable interest. This work presents an innovative upper limb robotic training protocol for Persons with Multiple Sclerosis (PwMS), who can benefit from this type of rehabilitation by improving motor control and muscular strength and, consequently, quality of life. Participants took part in the study three times a week for a period that lasted six weeks on average. The task proposed for the robot-based training was tracking with a resistive force along the directions of wrist flexion-extension and radial-ulnar deviation. The effects of the training were investigated through robotic assessments and strength measurements conducted both before and after the intervention on both the trained and untrained limbs of participants. Results of the robotic assessments showed greater impairment in wrist position sense in the group of PwMS compared with a group of non-MS controls. However, there was a significant improvement from pre- to post-training in the tracing skills in both the MS and non-MS groups. Strength measurements showed significant improvement from pre- to post-intervention in both groups for both the trained and untrained limbs. This type of robotic training protocol shows promise for improving upper limb motor control and muscular strength in PwMS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».