目的:探讨重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation, rTMS)联合任务导向性下肢运动功能训练对脑卒中患者社区步行能力及平衡功能的影响。方法:将80例脑卒中患者随机分为实验组与对照组,每组40例,其中实验组脱落1例...目的:探讨重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation, rTMS)联合任务导向性下肢运动功能训练对脑卒中患者社区步行能力及平衡功能的影响。方法:将80例脑卒中患者随机分为实验组与对照组,每组40例,其中实验组脱落1例,对照组脱落2例。2组患者均接受常规康复训练,对照组在此基础上给予rTMS治疗,实验组给予rTMS联合任务导向性下肢运动功能训练,每天治疗1次,每周5 d,连续治疗4周。2组患者均在治疗前后进行功能评估,包括下肢Fugl-Meyer评分(Fugl-Meyer Assessment of lower extremity,FMA-LE)、10米最大步行速度(10 meter walk test,10MWT)、6 min步行试验(6 minute walk distance,6MWD)、起立-行走计时测试(time up and go test,TUG)、仪器平衡功能测试评估患者姿态稳定极限。结果:治疗后2组患者的FMA-LE、10MWT、6 min步行距离、TUG、极限位移时的移动速度、最大位移、终点位移均较治疗前改善(P<0.05),但对照组患者治疗前后极限位移时的反应时间及方向控制差异无统计学意义(P>0.05),治疗后实验组的观察指标改善程度均优于对照组(P<0.05)。结论:r TMS联合任务导向性下肢运动功能训练对于脑卒中患者社区步行能力及平衡功能有明显改善作用,其疗效优于单一r TMS治疗。展开更多
为了更好地理解流域水环境机理过程,基于高效高精度水动力水质耦合模型,通过优化模型内、外边界以及耦合沉积物模块,提出了一个可用于模拟大区域复杂地形洪水演进及其伴随污染物输移转化过程的分布式河网水环境高分辨率数值模型,即基于...为了更好地理解流域水环境机理过程,基于高效高精度水动力水质耦合模型,通过优化模型内、外边界以及耦合沉积物模块,提出了一个可用于模拟大区域复杂地形洪水演进及其伴随污染物输移转化过程的分布式河网水环境高分辨率数值模型,即基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的水动力及污染物输移数值模型(GPU accelerated surface water flow and associated transport,GAST)。模型充分考虑了复杂地形河道本底特征及沉积物对污染物的吸附解吸过程,区分了不同本底特征的参数异质性;多点位时变流量和时变浓度模拟功能为多模型耦合模拟水环境过程提供了接口,并引入GPU加速并行计算。最后基于复杂地形河网的多点位监测数据对模型进行了检验。结果表明:模型运行速度快且模拟精度高,为复杂地形河网水环境更深层次机理过程研究、水环境精准溯源、水质规划和管理政策制定提供一个高效、可靠的工具。展开更多
文摘目的:探讨重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation, rTMS)联合任务导向性下肢运动功能训练对脑卒中患者社区步行能力及平衡功能的影响。方法:将80例脑卒中患者随机分为实验组与对照组,每组40例,其中实验组脱落1例,对照组脱落2例。2组患者均接受常规康复训练,对照组在此基础上给予rTMS治疗,实验组给予rTMS联合任务导向性下肢运动功能训练,每天治疗1次,每周5 d,连续治疗4周。2组患者均在治疗前后进行功能评估,包括下肢Fugl-Meyer评分(Fugl-Meyer Assessment of lower extremity,FMA-LE)、10米最大步行速度(10 meter walk test,10MWT)、6 min步行试验(6 minute walk distance,6MWD)、起立-行走计时测试(time up and go test,TUG)、仪器平衡功能测试评估患者姿态稳定极限。结果:治疗后2组患者的FMA-LE、10MWT、6 min步行距离、TUG、极限位移时的移动速度、最大位移、终点位移均较治疗前改善(P<0.05),但对照组患者治疗前后极限位移时的反应时间及方向控制差异无统计学意义(P>0.05),治疗后实验组的观察指标改善程度均优于对照组(P<0.05)。结论:r TMS联合任务导向性下肢运动功能训练对于脑卒中患者社区步行能力及平衡功能有明显改善作用,其疗效优于单一r TMS治疗。
文摘为了更好地理解流域水环境机理过程,基于高效高精度水动力水质耦合模型,通过优化模型内、外边界以及耦合沉积物模块,提出了一个可用于模拟大区域复杂地形洪水演进及其伴随污染物输移转化过程的分布式河网水环境高分辨率数值模型,即基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的水动力及污染物输移数值模型(GPU accelerated surface water flow and associated transport,GAST)。模型充分考虑了复杂地形河道本底特征及沉积物对污染物的吸附解吸过程,区分了不同本底特征的参数异质性;多点位时变流量和时变浓度模拟功能为多模型耦合模拟水环境过程提供了接口,并引入GPU加速并行计算。最后基于复杂地形河网的多点位监测数据对模型进行了检验。结果表明:模型运行速度快且模拟精度高,为复杂地形河网水环境更深层次机理过程研究、水环境精准溯源、水质规划和管理政策制定提供一个高效、可靠的工具。