An adaptive 4-week robotic training program of the upper limb for persons with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
It is suggested that repetitive movements can initiate motor recovery and improve motor learning in populations with neurological impairments and this process can be optimized with robotic devices. The repetitive, reproducible and high dose motor movements that can be delivered by robotics have shown positive results in functional outcomes in stroke patients. However, there is little research on robotic neurorehabilitation for persons with multiple sclerosis (PwMS), more specifically there is lack of literature with focus on the upper extremity. Therefore, the purpose of this work was to use a robotic device to implement an adaptive training program of the forearm and wrist for PwMS. This approach is unique, as it incorporates real time learning from the robotic device to alter the level of assistance/resistance to the individual. This methodology is novel and could prove to be an effective way to properly individualize the therapy process with correct dosage and prescription. 7 individuals with varying levels of MS, placed their most affected limb (forearm) on a robotic device (Wristbot), grasped the handle, and using real-time visual feedback, traced a Lissajous curve allowing the wrist to move in flexion/extension, radial/ulnar directions. Robotic training occurred 3 times per week for 4 consecutive weeks and included 40 minutes of work. Robotic software was adaptive and updated every 3 laps to evaluate the average kinematic performance which modified the robotic assistance/resistance. Outcome measures were taken pre and post intervention. Improvements in performance were quantified by average tracking and figural error, which was significantly reduced from pre – post intervention. Isometric wrist strength and grip force endurance also significantly improved from pre to post intervention. However, maximum grip force, joint position matching, 9-hole peg test, and patient-rated wrist evaluation did not show any significant improvements. To our knowledge, this study was the first adaptive and individualized robotic rehabilitation program providing two opposing forces to the hand/wrist for PwMS. Results of this 4-week training intervention, provide a proof-of-concept that motor control and muscular strength can be improved by this rehabilitation modality. This work acts as a stepping-stone into future investigations of robotic rehabilitation for an MS population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».