Bone Loss and Muscle Atrophy in Spinal Cord Injury: Epidemiology, Fracture Prediction, and Rehabilitation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with spinal cord injury (SCI) often experience bone loss and muscle atrophy. Muscle atrophy can result in reduced metabolic rate and increase the risk of metabolic disorders. Sublesional osteoporosis predisposes individuals with SCI to an increased risk of low-trauma fracture. Fractures in people with SCI have been reported during transfers from bed to chair, and while being turned in bed. The bone loss and muscle atrophy that occur after SCI are substantial and may be influenced by factors such as completeness of injury or time postinjury. A number of interventions, including standing, electrically stimulated cycling or resistance training, and walking exercises have been explored with the aim of reducing bone loss and/or increasing bone mass and muscle mass in individuals with SCI. Exercise with electrical stimulation appears to increase muscle mass and/or prevent atrophy, but studies investigating its effect on bone are conflicting. Several methodological limitations in exercise studies with individuals with SCI to date limit our ability to confirm the utility of exercise for improving skeletal status. The impact of standing or walking exercises on muscle and bone has not been well established. Future research should carefully consider the study design, skeletal measurement sites, and the measurement techniques used in order to facilitate sound conclusions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».