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Enregistrement W4411697079 · doi:10.2196/69750

Poststroke Neurorehabilitation Using a Soft Robotic Glove Combined With a Virtual Environment: Preliminary Study on Feasibility, Safety, Effects, and User Satisfaction

2025· article· en· W4411697079 sur OpenAlexafffund
Camille E. Proulx, Johanne Higgins, Thomas Vaughan, Mark Hewko, Dany H. Gagnon

Notice bibliographique

RevueJMIR Neurotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationNational Research Council CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Research Council CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeurorehabilitationPreprintPhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)Stroke (engine)PsychologyTraining (meteorology)Applied psychologyPhysical therapyMedicineRehabilitationComputer scienceEngineeringNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Optimizing rehabilitation intensity using a robotic-assisted hand rehabilitation exercise (RAHRE) program coupled with a virtual environment is a promising intervention as it aligns with key neuroplasticity principles. Objective: The aim of the study is to assess the feasibility, safety, preliminary effects, and satisfaction of the 2-week RAHRE program offered as an adjunct to conventional rehabilitation. Methods: In total, 11 adults with hand hemiparesis following a recent stroke and undergoing intensive functional rehabilitation were randomized into experimental and control groups. Both groups received conventional rehabilitation therapy over a 2-week period. The experimental group received 10 additional 30-minute sessions of the RAHRE program (5 times per week), incorporating 4 hand opening and closing exercises with personalized glove assistance or resistance levels with virtual reality over the same period. Measures of feasibility (ie, attendance rate, compliance rate, repetitions per session, active training time, therapist verbal cueing, and support required), safety (ie, discomfort and adverse effects), and satisfaction (ie, satisfaction questionnaire) were collected. Functional outcomes (ie, Action Research Arm Test [ARAT], Fugl-Meyer Assessment for the Upper Extremity [FMA-UE], Box and Block Test, ABILHAND) were also assessed before and after the intervention in both groups. Results: Attendance and compliance rates in the experimental group reached 96% (48 completed training sessions of 50 planned sessions) and 95% (1432 completed training minutes of 1500 planned minutes), respectively. Participants performed a median of 2543 (IQR 2368-2951) additional movement repetitions during the RAHRE program (median repetitions per session 260, IQR 173-365; median active training time 24 minutes 39 seconds, IQR 22 minutes 26 seconds-25 minutes 51 seconds). Minimal therapist verbal cueing and support were necessary for technology use (median glove donning time 46, IQR 27-60 seconds; median independence achieved in 6, IQR 4-7 sessions). No abnormal discomfort or adverse effects were reported. Both groups showed functional improvements in ARAT, FMA-UE, Box and Block Test, and ABILHAND. For the primary outcomes (ie, ARAT and FMA-UE), the median score changes were, respectively, 4.50 (IQR 0-9) and 4.00 (IQR 3-4) in the control group, and 4.00 (IQR 1-7.5) and 5.00 (IQR 5-6) in the experimental group. Excellent overall program satisfaction (median 5/5, IQR 5-5) was reported for the RAHRE program. Conclusions: The RAHRE program, as an adjunct to conventional rehabilitation therapy, emerges as being feasible, safe, beneficial, and satisfying for adults with hand hemiparesis following a recent stroke. However, careful interpretation of the results remains recommended given the strength of the evidence. Future studies providing higher-quality evidence are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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