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Enregistrement W1578622112 · doi:10.1111/j.1525-1594.2011.01212.x

The Effects of Intermittent Electrical Stimulation on the Prevention of Deep Tissue Injury: Varying Loads and Stimulation Paradigms

2011· article· en· W1578622112 sur OpenAlexaff
Cara Curtis, Su Ling Chong, Isaak Kornelsen, Richard R. E. Uwiera, Peter Seres, Vivian K. Mushahwar

Notice bibliographique

RevueArtificial Organs · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStimulationContraction (grammar)AnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pressure ulcer is a medical complication that arises in persons with decreased mobility and/or sensation. Deep pressure ulcers starting at the bone-muscle interface are the most dangerous, as they can cause extensive damage before showing any signs at the skin surface. We previously proposed a novel intervention called intermittent electrical stimulation (IES) for the prevention of deep tissue injury (DTI). In this study, we tested the effects of four paradigms of IES and one conventional pressure relief paradigm in preventing the formation of deep pressure ulcers in rats. Loading equivalent to 18, 28, or 38% of the body weight (BW) of each rat was applied to the triceps surae muscle in one hind limb. Treatment groups received IES every 10 min for either (i) 5 or 10 s with moderate or maximal contraction, or (ii) complete pressure removal every 10 min for 10 s (conventional pressure relief). The results showed that conventional pressure relief, emulating a wheelchair push-up every 10 min, was inadequate for the prevention of DTI. In contrast, all IES paradigms were equally effective in significantly reducing the extent of deep muscle damage caused by 28 or 38% BW pressure application. These findings suggest that, in conjunction with existing techniques, IES may be an effective intervention for the prophylactic prevention of DTI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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