Movement Impairments May Not Preclude Visuomotor Adaptation After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Many individuals with stroke partake in rehabilitation to improve their movements. Rehabilitation operates on the assumption that individuals with stroke can use visual feedback from their movements or visual cues from a therapist to improve their movements through practice. However, this type of visuomotor learning can be impaired after stroke. It is unclear whether and how learning impairments relate to impairments in movement. Here, we examined the relationship between learning and movement impairments after stroke. Methods: We recruited adults with first-time unilateral stroke and controls matched for overall age and sex. The participants performed a visuomotor learning task in a Kinarm exoskeleton robot. The task assessed how they adapted their reaching movements to a systematic visual disturbance that altered the relationship between the observed and actual motion of their hand. Learning was quantified as the extent to which the participants adapted their movements to the visual disturbance. A separate visually-guided reaching task was used to assess the straightness, direction, smoothness, and duration of their movements. The relationships between visuomotor adaptation and movement were analyzed using Spearman’s correlations. Control data were used to identify impairments in visuomotor adaptation and movement. The independence of these impairments was examined using Fisher’s exact tests. Results: Impairments in visuomotor adaptation (46.3%) and movement (73.2%) were common in participants with stroke (n = 41). We observed weak–moderate correlations between continuous measures of adaptation and movement performance (rho range: −0.44–0.58). Adaptation and movement impairments, identified using the range of performance in the control participants, were statistically independent (all p > 0.05). Conclusions: Movement impairments accounted for 34% of the variance in visuomotor adaptation at best. Our findings suggest that factors other than movement impairments may influence visuomotor adaptation after stroke.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».