Poor upper limb performance despite the absence of notable upper limb motor impairment in adults with acute stroke – the influence of cognitive deficits
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To assess the impact of cognitive impairment, upper limb apraxia, and spatial neglect on upper limb performance in adults with stroke. METHODS: This prospective cross-sectional study evaluated upper limb performance dependency in adults with acute/early subacute stroke. The Upper Limb (UL)-LIMOS assessed upper limb performance; while upper limb motor impairment was evaluated with the Fugl Meyer Assessment-Upper Extremity (FMA-UE), general cognitive function with the Montreal Cognitive Assessment, spatial neglect with the Catherine Bergego Scale, and upper limb apraxia with the Apraxia Screen of TULIA. RESULTS: We recruited 407 adults with stroke. Minimal or no upper limb motor impairments were present in 270 out of 407 (66.3%) adults, among whom 38.5% still exhibited poor upper limb performance. There were weak to moderate correlations between UL-LIMOS and MoCA (r = .213), spatial neglect (r = -.415), and apraxia (r = .190). General cognition, spatial neglect strongly predicted upper limb performance (R2 = 0.34). CONCLUSION: Almost 40% of adults with acute stroke, who do display minimal upper limb impairments, demonstrate poor performance in upper limb tasks, attributed to impaired general cognition, spatial neglect, and/or, to a lesser extent, upper limb apraxia. Hence, there is need for cognitive-motor therapies to be integrated into early rehabilitation settings to address these challenges effectively.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle