Transcranial Magnetic Stimulation Combined with Mirror Visual Feedback TrainingImproves the Clinical Effect of Unilateral Neglect after Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the clinical efficacy of transcranial magnetic stimulation combined with mirror visual feedback training system in the treatment of unilateral neglect after stroke. Methods A total of 60 post-stroke unilateral neglect patients in the rehabilitation medicine department of Shanghai Tongren Hospital from January 2021 to December 2022 were selected as the study objects.They were divided into control group and combined group by random number table method,with 30 cases in each group.The control group received transcranial magnetic stimulation therapy,and the combined group received transcranial magnetic stimulation combined mirror visual feedback training.Montreal cognitive assessment(MoCA) scale score,Chinese behavioral inattention test-Hong Kong(CBIT-HK) score,Catherine-Bogo Scale(CBS),and Modified Barthel index(MBI) score were compared between the two groups before treatment and 4 weeks after treatment. Results After treatment,MoCA score,CBIT-HK score and MBI score in combined group were higher than those in control group(P<0.05),the CBS score of the combined treatment group was lower than that of the magnetic stimulation group(P<0.05). Conclusion Transcranial magnetic stimulation combined with mirror visual feedback training can better improve post-stroke unilateral neglect.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».