Factors associated with upper extremity use after stroke: a scoping review of accelerometry studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A discrepancy between the level of impairment at the upper extremity (UE) and its use in activities of daily life is frequently observed in individuals who have experienced a stroke. Wrist-worn accelerometers allow an objective and valid measure of UE use in everyday life. Accelerometer studies have shown that a wide range of factors beyond UE impairment can influence UE use. This scoping review aims to identify factors associated with UE use and to investigate the influence of different types of accelerometry metrics on these associations. METHOD: A search using CINHAL, Embase, MEDLINE, Compendex, and Web of Science Core Collection databases was performed. Studies that assessed the association between UE use quantified with accelerometers and factors related to the person or their environment in individuals with stroke were included. Data related to study design, participants characteristics, accelerometry methodology (absolute vs. relative UE use metrics), and associations with personal and environmental factors were extracted. RESULTS: Fifty-four studies were included. Multiple studies consistently reported associations between relative UE use and stroke severity, UE motor impairment, unimanual capacity, bimanual capacity, and mobility. In contrast, there were inconsistent associations with factors such as neglect and concordance between dominance and side of paresis and a consistent lack of association between relative UE use and time since stroke, sex, and age. Metrics of absolute paretic UE use yielded different results regarding their association with personal and environmental factors, as they were more influenced by factors related to physical activity and less associated with factors related to UE capacity. CONCLUSION: Healthcare providers should recognize the complexity of the relationship between UE use and impairment and consider additional factors when selecting assessments during rehabilitation to identify patients at risk of underutilizing their paretic arm in daily life. Future research in this domain should preconize relative UE use metrics or multi-sensors method to control for the effect of physical activity.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».