Effects of Virtual Reality Based Rehabilitation Applications on A Person with Ataxia – Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Çalışmanın amacı ataksi semptomları olan bir olguda sanal gerçeklik uygulamasının etkisini araştırmaktır.Gereç ve yöntem: Araç içi trafik kazası sonrası kafa travması teşhisi ile takip edilen olgunun değerlendirmesinde spinoserebellar ataksiyi işaret eden denge kaybı, dizartri, tremor problemleri bulunmuştur.2 yıl süreyle tedaviye alınan hastanın progresyonunda plato evreye ulaşıldığı için sanal gerçeklik uygulaması hasta tedavisi için planlanmıştır.Değerlendirmelerde ataksi ile ilgili olarak dengesel olan ve olmayan koordinasyon testleri, fonksiyonel uzanma testi, performans analizi için Kanada Aktivite Performans Ölçümü (Canadian Occupational Performance Measure -COPM) kullanıldı.Sanal gerçeklik uygulaması içinde yer alan skorlar kaydedildi.Olgunun rehabilitasyon programında amaca uygun içeriğe sahip iki oyun seçilerek haftada bir seans, 30 dakika boyunca sanal gerçeklik tedavisi uygulandı.Sonuçlar: COPM'de olgu tarafından belirtilen günlük yaşam aktivitelerindeki 7 aylık çocuğunu kucağına alıp yürümek, alış verişe gitmek, traş olmak istediğini belirtti ve performans puanlarını sırasıyla 5, 5 ve 4 olarak; memnuniyet puanlarını ise 1 olarak bildirdi.Uygulama sonunda statik çift bacak duruş süresi 30 sn'den 2.15 dk'ya; fonksiyonel uzanma testi sonuçları sol el için 18 cm'den 22 ve sağ el için 19'den 23'ye arttığı görülmüştür.Ancak tek bacak duruş süresinde 2 saniyelik gerileme, COPM sonuçlarında da değişme olmadığı kaydedilmiştir.Tartışma: Olgumuza uygulanan sanal gerçeklik uygulamasının ataksi ile ilgili semptomların azalmasında etkili olduğu düşünülmektedir.Denge, koordinasyon gibi vestibular sistem becerilerini artırmak için uygun sanal gerçeklik uygulamaları ile klinik olarak bireylere gelişme sağlanabilir.Ancak kullanılan oyunların günlük hayatta kullanılan aktiviteleri içermesi ile bireylerin rehabilitasyon sürecinde günlük hayata adaptasyonunu kolaylaştıracağı düşünülmektedir.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».