Proprioceptive Thresholds Are Indicators of Upper Limb Perception After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background Proprioception is critical for daily activities and is often impaired after stroke. Recent studies have highlighted the prevalence of proprioceptive impairments of the upper limb in stroke; however, few studies have examined the relationship between proprioceptive impairments and motor function. Objective We examined how proprioceptive detection thresholds (movement discrimination thresholds [MDTs]) relate to existing assessments of upper limb proprioceptive, motor, and clinical function after stroke. Methods Stroke (N = 39) and control participants (N = 39) completed 5 tasks using the Kinarm Exoskeleton Lab: (1) MDT—a single-arm proprioceptive task assessing movement detection threshold, (2) Position Matching—a bilateral matching task assessing static limb position sense, (3) Kinesthetic Matching—a bilateral matching task assessing sense of limb motion, (4) Visually Guided Reaching—a task assessing upper limb motor control, and (5) Reaching without Vision—a task assessing upper limb motor control with increased reliance on proprioceptive feedback. Results Stroke participants were significantly impaired on all robotic tasks compared to controls. We found that MDT was correlated with bilateral matching robotic tasks of proprioception, including Position Matching (ρ = .64, P < .001) and Kinesthetic Matching (ρ = .56, P < .001). However, MDT was not significantly correlated with robotic tasks of motor control or clinical measures. Conclusions MDT, a single-arm measure that reduces motor requirements in proprioceptive testing, was significantly correlated to existing robotic measures of proprioception. MDT is capable of measuring impairments in perception that may be independent from impairments in action-based motor function.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».