中風復健要做得好,先學會作弊〡沒有作弊,你什麼都學不會

中風復健要做得好,先學會作弊〡沒有作弊,你什麼都學不會

1 你怎麼學會騎腳踏車的?

你會先騎超矮的車子,腳隨時可以踩到地板的那種;

你會裝上輔助輪,專注在踩踏和轉向,不會因為頻繁跌倒而失去信心;

爸爸會在你剛上腳踏車時在後面扶著,再趁你沒注意的時候再偷偷放手。

有一天,你就突然會了!


2 你從小就是靠「作弊」來學習的

你學游泳的時候會用浮板,減少害怕溺水的焦慮,

你學寫字的時候會描九宮格,來確定筆畫的相對位置,

你學開車的時候會待在駕訓班,爆衝還有教練在副駕駛座幫你踩煞車。

如果沒有作弊,

一開始就把你踢到河裡、在白紙上練字,或是開上大馬路,

你不但這輩子都學不會游泳、字寫超醜,還把車子撞得稀巴爛。


3 中風復健也是一種學習

不論你生病前多厲害,中風後都被打回新手村。

講話、走路、吃飯、穿衣服、上廁所和滑手機,

你的一切都要重新學習。

以前你用了什麼方法「作弊」學會的,現在不訪再做一次。


4 中風復健怎麼「作弊」?

❶ 用輔具

iOpen 機械手讓你在手還沒啥動作時,就能練抓握;

垂足板讓你在腳踝不穩定的情況下,能安全的練走;

懸吊系統幫你在肩膀還無力抬的時候,減輕手臂重量。

輔具能分擔「你最弱」的部分,讓你專注在「你能練」的部分。


❷ 練一半

沒辦法從椅子上坐起?那就練習身體前傾,腳部用力,感覺站立前的重心轉移就好;

手打不開去拿水瓶?那就先伸出去「碰到水瓶」就好,

洗澡還沒法洗全身?那就坐著用患手洗上半身,下半身再用好手幫忙就好。

把大難題拆成小挑戰,都先練一半,當每個一半都練好了,你就學會了。


❸ 偷提示

記憶變差,連家裡常見的電器都講不出來,只會「那個…那個」怎麼辦?

拿便條紙寫上家電的名字,貼上去,每次看到就唸一遍,

有進步了就減少提示,冷氣只寫「冷」、電視只寫「電」、枴杖只寫「拐」,

練久了就會越來越記得。


❹ 拼命誇

當孩子拿著鬼畫符來跟你炫耀,你會誇獎他「天呀!你超厲害」,

不是因為他真的厲害,而是你的誇獎會讓他有信心,然後越畫越厲害。

放大你的每個小成就,

  • 用湯匙喝到一口湯,你超厲害!
  • 放枴杖走了三步,你太強了!
  • 把手抬高到可以打開電燈開關,你根本天才!

跟剛中風的自己做比較,不要跟想像中那個「完美的自己」做比較。你是真的很厲害。


5 為什麼你不想「作弊」?

❶ 你的自尊不允許

「作弊」就是承認自己無法獨立完成某件事,

你更希望可以靠「自己的努力」來達到目標。

錯!作弊不是放棄自尊,而是為了能讓自己更獨立,不用什麼都叫人幫忙;

使用輔具也不會減少你的努力,而是更有效率的應用你的精力,達到更好的訓練成果。


❷ 你認為作弊就是逃避困難

做不到的事就該拼命練習,你相信「直球對決」、才是克服困難唯一的方法。

依賴輔具、只練一半都是「偷懶」和「逃避」。

錯!中風復健需要聰明的策略,不是單靠毅力和時間,

先作弊把難度降低,你才更有機會的突破關卡。


❸ 你擔心長期依賴

你害怕一旦依賴輔具或他人幫助,就再也無法擺脫這種依賴。

你的功能就不再進步。

錯!作弊的目的是為了增加復健效率,一旦進步就要逐步減少,

而不是為了一輩子依賴。


6 復健不作弊會怎麼樣?

你會發現每一步都極具挑戰、進程緩慢,徒增挫折感。

例如手嚴重打不開,想單靠自己完成所有的活動,

可能會因為一直練不好,而感到無力,認為自己難以恢復了。

你的動作代償可能會加重,

像是不穿垂足板,你只好歪著身體、把膝蓋抬高,來避免踢到地板,

反而養成不良的走路習慣。

你會更難恢復生活,

你需要更多時間練習,才能自己吃飯、洗澡和出去逛街,

社交孤立和心理壓力,會削弱你的復健動力。


7 什麼是好的作弊?

只是降低難度,但仍需自己努力。

好的作弊只會提供「剛好」的幫助,並隨著你的進步慢慢減少,

這樣才能推動你的學習,讓你在復健過程更有信心、提高訓練效果並逐步恢復功能。


8 什麼是壞的作弊

讓過程變得太輕鬆,不管你怎麼擺爛都能成功,

像是好手做完所有事情,讓患手被忽略得更嚴重,

依賴電動手套打開手,就算你在發呆看電視,機器也在無腦動。

沒有促進真正的學習與恢復。


9 小結

  • 你從小就是靠「作弊」來學習的,沒有作弊,你什麼都學不會
  • 中風復健也是一種學習。
  • 中風復健怎麼作弊?❶ 用輔具、➋ 練一半、➌ 偷提示、➍ 拼命誇
  • 不想作弊是因為你:❶自尊不允許、➋ 認為是逃避、➌ 擔心長期依賴
  • 但不作弊會讓你:❶徒增挫折、➋代償加重、➌更難恢復生活
  • 好的作弊是「降低難度,你仍需自己努力
  • 壞的作弊是「你不管怎麼擺爛都會成功

Written By Human Not By AI Badge White@2x
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