Supplementary Material for: Spatial Neglect Predicts Upper Limb Use in the Activities of Daily Living
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
<i>Background and Purpose:</i> Motor tests performed at stroke onset have been shown to predict the recovery of upper limb motor impairment. Less is known about upper limb recovery at the level of functional activity or of participation and how spatial neglect may influence the integration of the upper limb in the activities of daily living (ADL). Our objective was to investigate whether the initial severity of spatial neglect may predict upper limb use in ADL. <i>Methods:</i> Eighty-two patients with a right-hemispheric stroke (RHS) were prospectively included in the study. They were assessed twice in the acute/subacute and in the subacute/chronic phases (mean time interval of 45 days) after stroke. The Catherine Bergego Scale (CBS) was used to quantify the influence of spatial neglect on the ADL. Contralesional upper limb use in the ADL was evaluated with the Lucerne international classification of function, disability and health-based Multidisciplinary Observation Scale. Hand strength was measured using the Jamar, dexterity with the Nine Hole Peg test, and tactile perception using the stereognosis subtest of the Nottingham Sensory Assessment. Cognitive functions were assessed with the Montreal Cognitive Assessment. <i>Results:</i> Regression analyses revealed that spatial neglect is an independent and a significant predictor of upper limb outcome. A CBS score of ≤5 at the time of admission to neurorehabilitation care was highly predictive for good upper limb use in the ADL 45 days later. <i>Conclusions:</i> This study demonstrates that spatial neglect severity, as observed in the ADL, is a significant and an independent predictor of upper limb outcome. Neglect therapy is thus needed to further improve contralesional upper limb use in the ADL in RHS patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 découle