Developing a framework for utilizing adjunct rehabilitation therapies in motor recovery of upper extremity post stroke
Notice bibliographique
Résumé
Standardization of first principles has transformed stroke rehabilitation in developed countries and helped guide the appropriate allocation of resources to ensure better outcomes for patients. There have been challenges in incorporating new evidence into stroke rehabilitation practices. The sheer number of RCTs can be daunting to the average clinician, made worse by the lack of a framework for their application. To develop a framework for the introduction of adjunct practices for the motor recovery of the upper extremity post stroke into clinical practice. A literature search following PRISMA guidelines revealed 1,307 RCTs involving rehabilitation interventions for the hemiparetic upper extremity post stroke. Therapies were divided into three categories of therapies: (1) Basic Conventional Therapy Approaches (<15% of interventions), (2) Adjunct Therapies Designed to Enhance Conventional Therapies (>85% of interventions), and (3) Treatment to Manage Complications (~9% of interventions). Adjunct Therapies, despite having a spectacular evidence base, are often not employed clinically. To encourage their clinical use, we have developed a framework that divides adjunct therapies into two categories: (1) Treatments that Stimulate the Brain (i.e. rTMS, mental practice, and virtual reality) and (2) Treatments that Peripherally Facilitate the Hemiparetic Upper Extremity (i.e. robotics, EMG Biofeedback, and Constraint-induced Movement Therapy). To allow stroke rehabilitation to continue to improve upper extremity recovery and outcomes, we propose a new intuitive framework that is based on a strong evidence base to guide clinicians and improve stroke rehabilitation.
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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 | 0,142 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».