A Randomized Control Trial of a Virtually Delivered Program for Increasing Upper Limb Activity After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background Upper limb activity following stroke is low, which may limit recovery. We investigated whether a virtually-delivered upper limb program, that included a wearable device with reach-to-grasp feedback, would increase upper limb activity after stroke. Methods This was a parallel-group, assessor-blinded, randomized control trial conducted at 6 sites across 5 provinces of the CanStroke Recovery Trials Platform between 2020 to 2022. Participants (n = 73) were community-living, less than 1 year post stroke, and had residual arm movement and upper limb use limitations. Participants were randomized via a central web-based randomization service to receive a virtually delivered program (Virtual Arm Boot Camp [V-ABC], n = 36) or waitlist control (n = 37) receiving usual care. V-ABC consisted of a home exercise program, feedback from a wrist-worn device to monitor reach-to-grasp counts, and 6 virtual sessions with a trained therapist over 3 weeks. The primary outcome was the average daily reach-to-grasp counts over 3 days at 4 weeks post baseline assessment. Secondary outcomes included upper limb function, self-reported use, and quality of life. Within-subject changes between pre, post treatment, and 2 months follow up for all participants were also examined as a tertiary analysis. Results The V-ABC group demonstrated greater average daily reach-to-grasp counts (primary outcome) at 4 weeks compared to control (mean difference = 368, 95% confidence interval = 6-730, P = .046). Conclusions This study provided evidence that a virtually delivered upper limb program that consists of exercise, feedback from a wearable device, and therapist support can increase real-world upper limb activity following stroke. Clinical Trial Registration: NCT04232163.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».