Effectiveness of Robot-Assisted Upper Extremity Function Training (Gloreha) on Upper Extremities Function After Stroke: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Gloreha (Idrogenet SRL) is a robotic device that enhances conventional rehabilitation for improving upper extremity function after stroke, but comprehensive evidence on its effectiveness is still lacking. Objective: The objective of this study was to evaluate the effectiveness of the Gloreha device on upper extremity function and activities of daily living (ADLs) in patients with stroke. Methods: PubMed, Cochrane CENTRAL, CINAHL, Embase, and EBSCO Open Dissertations were searched from January 2013 to January 2024. The inclusion criteria were randomized controlled trials involving adult patients with stroke that compared rehabilitation with the Gloreha device to conventional rehabilitation and reported upper extremity function or ADLs outcomes. All included studies underwent bias risk assessment using the Revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials. Results: Out of 1123 studies identified, 3 randomized controlled trials involving 83 participants were included. Of these, 2 trials combined Gloreha training with conventional rehabilitation, while in another trial, patients engaged solely in the training by the Gloreha device. The Gloreha, whether integrated with conventional rehabilitation or used independently, has the potential to enhance motor function and functional ability in survivors of stroke. Conclusions: Gloreha passive training with conventional rehabilitation improves upper extremity function post stroke, but ADL effects and long-term optimal dosing require further research.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».