A COMPARATIVE STUDY ON THE EFFECTIVENESS OF VIRTUAL REALITY VERSUS CONVENTIONAL EXERCISE THERAPY FOR REHABILITATION OF UPPER LIMB IN STROKE SURVIVORS
Notice bibliographique
Résumé
Background: The most prevalent dysfunction following a stroke is weakness or paralysis, which often leads to upper limb impairments, Limiting independence in daily activities. Virtual Reality has emerged as recent treatment approach in stroke rehabilitation. VR therapies give stroke survivors the rare chance to engage in a rich environment while receiving scalable, structured training Opportunities reinforced by multimodal feedback to improve neuroplasticity and skill acquisition via repeated practice. To Aim: determine the effect of Virtual Reality-based therapy along with Conventional exercises in improving upper limb motor functions, Cognition deficits, Depression, and Quality of life in stroke survivors. This was randomized control trial, inv Methods and Material: olved 18 Stroke survivors in Sub-Acute stage. All Participants were randomly divided in to Experimental and Control group. All participants in Experimental group received VR- based Exercise therapy along with Conventional Exercise therapy and Control group participant received conventional exercise therapy only 5 times per week for 4 weeks. Data were collected at day 0 and at day 30th by using the outcome measure tools like Fugl Meyer Assessment-UA, Montreal Cognitive, Assessment scale, Beck depression inventory and Stroke impact scale. The analysis of the data was done by using SPSS Software. Significant improvements was observed in Fugl Mayer-UL (p < 0.05), MoCA Result: (p < 0.05), scores, Beck Depression inventory (p < 0.05) and in stroke impact scale Strength, Memory and thinking, ADL/IADL, Communication, Emotion, Hand functions, Participation (p <0.05) domains demons. VR-based exercise therapy along with conventiona Conclusion: l Physiotherapy shows potential to improve motor and cognitive functions in stroke survivors
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».