Investigating cross-education in multiple sclerosis following upper limb robotic rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
The overall goal of this thesis was to develop an adaptive rehabilitation technique using a haptic wrist robotic device that would induce the phenomenon of cross-education to improve upper limb function. Following a literature review, Chapter 4 provides a scoping review of existing literature surrounding rehabilitation robots for MS. Chapter 5 reports the development and rationale of the rehabilitative approach, to develop an algorithm that is individualized and adaptive to the user. Once the algorithm was developed, an eight-week intervention for fourteen individuals with MS and eight non-affected adults was conducted. The purpose of the intervention was two-fold and presented in Chapter 6, to improve overall wrist and grip strength (assessed via maximal grip and isometric wrist strength) and Chapter 7, to improve overall motor control (assessed via robotic performance measures). Lastly, in both chapters, cross-over effects of strength and motor control to the untrained limb were evaluated. Results of this eight-week training reported increases in wrist strength for the MS group with an average percent change score across all muscle directions of 62.59% in the trained limb and 53.26% in the untrained limb. The control group also reported an average percent change of 31.31% in strength in the trained limb and 24.26% in the untrained limb. MS participants significantly decreased in tracking and figural error (degree of error) post-intervention suggesting evidence that motor control adaptations are possible following an adaptive and resistive robotic intervention of the upper limb. Following the results of the eight-week intervention, Chapter 9 was to investigate changes in strength and motor control following four-weeks of training in an additional subgroup of participants following the same rehabilitative protocol. Results demonstrate a clinically meaningful improvement in strength of the trained limb, but no significant improvements in figural or tracking error performance – suggestive that robotic rehabilitation of this kind needs to be longer in duration than four-weeks to elicit meaningful adaptations of motor control.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».