Cognitive Rehabilitation After Stroke: A Case Series Testing a New Method to Transfer Gains to Daily Life
Notice bibliographique
Résumé
This case-series piloted a novel cognitive rehabilitation approach, i.e., Constraint-Induced Cognitive Therapy (CICT), for improving Instrumental Activities of Daily Living (IADL) in stroke survivors with chronic, mild-to-moderate, cognitive impairment. Four consecutively sampled stroke survivors (mean chronicity=18 months, SD=10) with mild (n=3) or moderate (n=1) cognitive impairment received 35 hours of CICT. CICT combined two empirically supported approaches: Speed of Processing Training (SOPT) and behavior change techniques from Constraint-Induced Movement Therapy (CIMT) adapted to transfer gains from in-lab cognitive training to daily life. The latter featured IADL training following shaping principles and a suite of behavioral techniques, called the Transfer Package, to promote participation in cognitively-based functional activities outside of the lab. Outcome measures assessed cognitive processing speed (Useful Field of View, UFOV) and IADL performance outside the treatment setting (Canadian Occupational Performance Measure, COPM). All three participants with valid UFOV data displayed meaningful improvements after treatment in cognitive processing speed (M=64%, SD=40, d'=1.58). All three with COPM data reported meaningful improvements in satisfaction with IADL performance (M=2.87, SD=1.5, d'=1.91). Values of d' ≥0.57 are large. Per structured interviews developed for this study, the IADL improvements present after treatment lasted for at least a year. These promising findings warrant further study.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».