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Enregistrement W1480254891 · doi:10.1111/j.1600-0838.2006.00621.x

Dynamic trunk stability is improved in paraplegics following kayak ergometer training

2007· article· en· W1480254891 sur OpenAlexaff
Anna Bjerkefors, Mark G. Carpenter, Alf Thorstensson

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNorrbacka-Eugeniastiftelsen
Mots-clésTrunkKinematicsPhysical medicine and rehabilitationSittingBalance (ability)Linear accelerationPhysical therapyMedicineSpinal cord injuryCycle ergometerBalance trainingAccelerationSimulationComputer scienceSpinal cordPhysicsHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to assess whether postural stability in persons with spinal cord injury (SCI) could be affected by training. Ten post-rehabilitated persons with thoracic SCI performed 30 sessions of kayak ergometer training during a 10-week period. The ergometer was modified with a balance module adjustable in the medio-lateral direction. Before and after the training period, horizontal support-surface translations were presented randomly, either in the forward or backward direction, or to the side, while subjects sat in their own wheelchairs. The platform perturbation consisted of an unpredictable initial acceleration, followed by a constant-velocity phase and a predictable deceleration. Markers were applied on the trunk and movement data were recorded in 3D. Four kinematic responses of trunk angular and linear displacement were investigated. In general, postural stability was improved after training with smaller rotational and linear displacements of the trunk observed during both predictable and unpredictable translations in all directions. Thus, the training was able to improve the ability of persons with long-standing SCI to maintain an upright sitting posture in response to externally generated balance perturbations, which should imply an increased capacity to master similar challenges to balance in everyday life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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