Effects of lower‐extremity exoskeleton robot‐assisted dual‐task training versus walking training on gait and postural control after stroke: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapeutic tools are critical for poststroke rehabilitation. The potential benefits of dual-task training assisted by a lower-extremity exoskeleton robot to enhance gait and postural control have yet to be studied. OBJECTIVE: To determine the effects of lower-extremity exoskeleton robot-assisted dual-task training on gait and postural control after stroke. DESIGN: Single-blind, randomized controlled trial. SETTING: Outpatient clinic and ward, Department of Rehabilitation Medicine, Huadong Hospital affiliated with Fudan University. PARTICIPANTS: Forty-four participants in the recovery and sequela phases of stroke with deficits in gait and postural control. INTERVENTIONS: Participants were randomly assigned to two groups: lower-extremity exoskeleton robot-assisted walking cognitive dual-task training (experimental group) or lower-extremity exoskeleton robot-assisted walking training (control group). Each participant received 40 minutes per intervention, 1 time per day, 6 times per week for 3 weeks. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was gait variability performance. The secondary outcomes included the Timed Up and Go, Berg Balance Scale, Montreal Cognitive Assessment, Fugl-Meyer assessment of lower extremity, and International Classification of Functioning, Disability and Health-activities and participation assessment scale. RESULTS: Individuals who participated in exoskeleton robot-assisted walking cognitive dual-task training improved more than those in the control group in partial gait variability performance analysis, Timed Up and Go test, Berg Balance Scale, and Fugl-Meyer assessment for the lower extremities (p < .05). CONCLUSIONS: Compared to lower-extremity exoskeleton robot-assisted walking training, robot-assisted dual-task training improves gait and postural control, walking, balance, and lower extremity motor function in survivors of stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».