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USING THE WOLF MOTOR TEST TO QUANTIFY STROKE UPPER EXTREMITY FUNCTION ON AN INPATIENT STROKE UNIT CAN BE PROBLEMATIC - A RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL

2017· other· en· W6946341956 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSittingRandomized controlled trialRehabilitationBalance (ability)Stroke (engine)Test (biology)Motor functionSports medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Title: Using the Wolf Motor Test to Quantify Stroke Upper Extremity Function on an Inpatient Stroke Unit can be Problematic - A Randomized Controlled Trial.Authors: Lisa Sheehy PT, PhD 1,3; Christine Yang1,2 MD; Martin Bilodeau PhD1,3; Heidi Sveistrup PhD1,3; Anne Taillon-Hobson PT, MSc 1; Hillel Finestone2,3 MDCM FRCPCInstitution Affiliation: 1. Bruyu00e8re Continuing Care2. University of Ottawa, Division of Physical Medicine and Rehabilitation, Department of Medicine - Bruyu00e8re Continuing Care.3. University of Ottawa, School of Rehabilitation SciencesContext/Objective: Sitting ability and function are commonly impaired after stroke. Balance training has been shown to be helpful, but abundant repetitions are required for optimal recovery and patients must be motivated to perform rehabilitation exercises repeatedly to maximize treatment intensity. Virtual reality training (VRT), which allows patients to interact with a virtual environment using computer software and hardware, is enjoyable and may encourage greater repetition of therapeutic exercises. However, the potential for VRT to promote sitting balance has not yet been explored. The objectives of this randomized controlled trial was to determine if supplemental sitting balance exercises, administered via VRT, improve sitting balance and upper extremity function. The objective of this poster was to determine if the Wolf Motor Function Test (WMFT) is suitable to assess upper extremity function before and after isolated upper extremity virtual reality exercises in patients undergoing inpatient rehabilitation.Design: Secondary analysis of assessor-blinded randomized controlled trial.Setting: Inpatient stroke rehabilitation unit.Participants: Patients with stroke who could sit independently for at least 1 minute but could not stand for more than one minute.Interventions: Group 1: isolated upper extremity VR games. The participantu2019s trunk was restrained with straps. Group 2: VR games that challenged sitting balance. Both groups received 10-12 sessions of 30-45 minutes over 2u00bd weeks. Outcome Measures: Outcome measures were assessed pre, post and 1 month post-intervention. The outcome measure relevant to this poster is the Wolf Motor Function Test (Wolf 1989). The Functional Ability Score (FAS) and the Performance Time Score (PTS) components of the WMFT as well as the number of items completed were assessed.Results: 25/76 participants (33%) completed u22643 of the 15 items on the WMFT. 51/76 completed u226512 items. Therefore two categories of participants on the inpatient stroke unit met the inclusion criteria for the study; those with minimal upper extremity recovery and those with good upper extremity recovery. The resulting non-normal data distribution suggested that the WMFT was not an ideal outcome measure for this sample.Conclusions: The WMFT was not useful to measure change over time in a stroke rehabilitation inpatient sample. The WMFT was designed to monitor progression of individuals with moderate to mild impairment. Patients with stroke who are in inpatient rehabilitation may have a wide range of upper extremity impairment, and on average are more impaired than participants in studies for which the WMFT was designed. Caution must be used when choosing outcome measures of upper extremity function for stroke rehabilitation in-patient population in the future. Ones with greater ability to quantify stroke related weakness, sensory loss and function should be sought.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1790,001

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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