Long-term benefits of a tailored strength training intervention on arm function in chronic stroke survivors: a follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We showed that a tailored strengthening intervention based on the size of motor evoked potentials (MEPs) in the affected arm was effective in improving function in chronic stroke survivors. Here, we investigated whether the short-term gains in arm function were maintained at 1-year follow-up. Subjects: Twenty-five participants at the chronic stage of a stroke. Methods: Participants were classified in the light (LI; MEPs 50–120 μV, n = 8) and high (HI; MEPs > 120μV, n = 17) intensity training groups. The strengthening protocol consisted of adjusted exercises for the affected arm (3X/week; 4 weeks). The Fugl-Meyer Stroke Assessment (FMA), Grip strength (GS) and Box and Block test (BBT) were assessed at baseline, post-intervention and at 1-year follow-up. Changes in clinical measures were compared using repeated-measures ANOVA. Results: A significant effect of time was noted on all outcome measures [FMA: p < 0.001; BBT: p = 0.05; GS: p < 0.001], but the LI group improved more on the FMA (p = 0.003) and maintained their gains at 1-year follow-up (p = 0.527) than the HI group. Conclusion: The size of MEPs in the affected arm could be a significant factor in influencing responses to strengthening exercises post-stroke and allow gains to be maintained up to 1 year post-intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».