Upper Extremity Muscle Recovery Profiles with Functional Electrical Stimulation Therapy in Chronic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Spinal cord injuries (SCI) can affect muscle control, often resulting in significant functional impairments. Damage to sensorimotor pathways in the spinal cord can lead to muscle weakness, which may gradually recover during the first year post-injury. Functional electrical stimulation therapy (FEST) aims to enhance muscle strength, particularly when natural recovery diminishes. However, the recovery profiles of individual muscles treated with FEST during the chronic phase are still not well understood. The primary objective of this study was to characterize the timing and magnitude of gains in individual muscle strength during FEST. The secondary objective was to identify factors predictive of the response. Methods In this cohort study, we examined the strength recovery profiles of 136 muscles treated with FEST, from 17 participants with cervical SCI at the chronic phase of the injury. Electrophysiology was conducted at baseline to assess corticospinal tract (CST) integrity and the excitability of the lower motor neuron pools using surface electromyography (sEMG). Results Our findings reveal that 69 muscles did not respond to the treatment, while 67 muscles showed a median strength increase of one muscle motor score (MMS). Among responder muscles, achieving a 1 MMS increase required approximately 59 days (19.2 FEST sessions). A prediction model highlighted key predictors of responsiveness to FEST, including baseline MMS, characteristics of lesion location/severity, and neurophysiological indicators of CST integrity. Conclusion Our findings underscore the need for refined guidelines in rehabilitation medicine, particularly for FEST in cervical SCI. The data demonstrates that achieving a 1-point increase in muscle strength requires ≈59 days and 19 FEST sessions. Further evidence also suggest that CST integrity and the responsiveness of lower motor neuron pools may influence FEST outcomes. These insights will enable more personalized and effective rehabilitation strategies, optimizing outcomes and resource allocation for individuals living with cervical SCI.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».