Manual Dexterity in Patients with Disorder of Consciousness
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine hand motor features in individuals diagnosed with disorder of consciousness (DoC) after severe brain injury, and to investigate the relationship between manual dexterity and levels of consciousness. Design Cross-sectional study. Setting Rehabilitation hospital. Participants Sixty patients with DoC (44 men and 16 women), with a mean age of 55.03±15.28 years and a mean postinjury duration of 10.68±7.98 months. Interventions Not applicable (no interventions were administered). Main Outcome Measures Manual dexterity (Brunnstrom Recovery Stage [BRS]), spasticity (Modified Ashworth Scale), pain (Nociception Coma Scale-Revised), and consciousness (Coma Recovery Scale-Revised) were assessed. Descriptive, nonparametric, and multivariate analyses were performed. Results Evaluation of the best-functioning hands in the 60 patients with DoC showed that 60% (n=36) had low dexterity (BRS<4), and edema was revealed in 28.3% (17/60) of these hands. Compared with patients in minimally conscious state (MCS), those in unresponsive wakefulness syndrome (UWS) had significantly lower manual dexterity (96.2% vs 32.4%) and a higher prevalence of hand edema (42.3% vs 17.6%). BRS scores were significantly higher for hands than for arms ( P <.001). Manual dexterity was strongly associated with consciousness diagnosis (adjusted odds ratios=16.03, 95% confidence interval, 2.16-119.11; P =.007). No significant difference was found between right and left hands. Conclusions A considerable proportion of patients with DoC experience severe hand complications, which can negatively impact their clinical diagnosis and quality of life. The BRS is effective in detecting subtle hand motor responses that may reflect residual consciousness in DoC. The observed association between manual dexterity and consciousness suggests that hand motor control may engage neural circuits involved in consciousness processing.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».