Virtual reality technologies in multimodal rehabilitation for post-stroke pain: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To evaluate the impact of virtual reality technology on severity and characteristics of post-stroke pain syndrome (PSPS) and indicators of neurotrophin and neurotransmitter metabolism. Material and methods. Rehabilitation with multimodal stimulation was performed in 59 patients of the main group with PSPS (mean age 58.5±9.94 years, 38 (64.4%) men and 21 (35.6%) women). The control group included 38 patients with PSPS, in whose rehabilitation virtual reality training was not used (mean age 62.1±8.8 years, 21 men (55.3%) and 17 (44.7%) women). The virtual reality program “VRZdorovye” was used in rehabilitation of our patients after stroke. Pain syndrome was examined using the visual analogue scale, Douleur Neuropathique 4 (DN4), PainDetect, McGill pain questionnaire. We assessed serum concentration of neurotrophic factors (BDNF, NGF, VGF) and mediators (dopamine, serotonin, substance P, norepinephrine) using solid-phase enzyme immunoassay. Statistical analysis was carried out using the Statistica 12.0 software. Results. There was less severe pain, smaller number of patients with high risk of neuropathic pain, sensory and affective components of post-stroke pain syndrome in virtual reality group. There was higher serum serotonin and lower substance P after multimodal approach with virtual reality. Conclusion. Multimodal influence including virtual reality in complex medical rehabilitation of patients with post-stroke pain syndrome decrease pain syndrome. Changes in serum concentration of neurotrophic proteins and neurotransmitters in patients with post-stroke pain syndrome indicate possible effect of virtual reality on central pathogenetic mechanisms of post-stroke pain syndrome.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 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 ».