The effect of a virtual reality exergame on handgrip strength and cognitive function in post-stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: More than 60% of stroke patients have chronic neurological impairments that impair hand strength and cognitive function, lowering their quality of life. While virtual reality (VR) exergames have been extensively researched as adjuvant therapies, evidence of their simultaneous effects on motor and cognitive skills is scarce. This study aimed to evaluate the impact of VR exergames on handgrip strength and cognitive function in post-stroke patients. Methods: The study used a randomized controlled trial design with 60 subacute post-stroke patients who were randomly assigned to either the control group, which received conventional care (occupational therapy and physiotherapy), or the intervention group (conventional care plus VR exergame therapy) for eight weeks. This study included first-time stroke patients with onset ≥1 month, mild to moderate hemiparesis (MMT ≥ 3), and hemodynamic stability. Participants with significant spasticity (MAS > 3), aphasia, or uncontrolled comorbidities were excluded. Before, during, and after the intervention, handgrip strength and cognitive function were tested using the Indonesian version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina). Results: After 8 weeks of therapy, the intervention group showed a significant increase in handgrip strength (+3.9 points, p-value= 0.040) and MoCA-Ina scores (+5 points, p-value= 0.007) compared to the control group. Conclusion: Integrating VR exergames with conventional rehabilitation significantly improves handgrip strength and cognitive function in post-stroke patients compared to traditional therapy alone.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».