The COMbined Physical and somatoSEnsory (COMPoSE) training intervention to improve upper limb recovery after stroke: a single-case experimental study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COMbined Physical and somatoSEnsory (COMPoSE) program is a novel intervention combining training of somatosensory and motor variables synchronously to improve upper limb recovery after stroke. The aim of this study was to evaluate the impact of COMPoSE on the upper limbs after stroke, using a single-case experimental study design. METHODS: Five people with chronic stroke (62-89 years) completed the COMPoSE intervention trial (15 h, 10 sessions). Effects on participants were assessed using laboratory measures (maximal tactile pressures) and clinical motor and somatosensory measures. RESULTS: Notable improvements were observed in measures of maximal tactile pressures in four out of five participants between baseline and post-intervention (range of change index: 12.0-62.5%; change in level: 2.3-10.6 KPa). Also, improvements were observed in the Wolf motor function test (score and time), box and block test, motor activity log, grip strength, wrist position sense test, tactile discrimination test, stroke impact scale at post-intervention (range of change index: 3.0-50.3%) compared to baseline. CONCLUSION: Our findings suggest that COMPoSE could be beneficial to people with mild to severe somatosensory and motor deficits after stroke. The delivery of the COMPoSE intervention could be tailored to individual needs to maximize somatosensory and motor improvements in the upper limb after stroke. CLINICAL TRIALS REGISTRY: This study was registered with the Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12615001222538.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».