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Enregistrement W1657300609 · doi:10.3233/bmr-2012-0325

A review of activity monitors as a new technology for objectifying function in lumbar spinal stenosis

2012· review· en· W1657300609 sur OpenAlexaff
Christy Tomkins‐Lane, Andrew J. Haig

Notice bibliographique

RevueJournal of Back and Musculoskeletal Rehabilitation · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésLumbar spinal stenosisContext (archaeology)Physical medicine and rehabilitationRehabilitationFunction (biology)MedicinePsychological interventionMeasure (data warehouse)Computer scienceLumbarPhysical therapyData miningSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this review article is to introduce the concept of activity monitoring, and to discuss the application of accelerometry in rehabilitation research and clinical practice using lumbar spinal stenosis as a model. Function is a complex concept, and changes in function have historically been challenging to measure. The International Classification of Functioning (ICF) defines two distinct components of function: capacity and performance. Capacity, the ability to perform a given task in a controlled environment can be measured through any number of existing functional measures. Performance, defined as activities performed on a day to day basis in the context of real life is challenging to measure, yet important in identifying the impact of pathology on real life. Recent advances in technology have allowed us to begin to measure performance, using activity monitors (accelerometers). Activity monitoring has the potential to change our concepts of outcomes, and as a result, expand our ideas about appropriateness of interventions in rehabilitation. Researchers and clinicians might benefit from using the new technology of activity monitors to measure the impact of intervention and to assess function. Therefore, this review will discuss the concept of activity monitoring and highlight potential uses for activity monitors in spine research and clinical care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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