Effect of fibula free flap harvest on the gait of head and neck cancer patients: preliminary results.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of fibula free flaps (FFFs) on gait. DESIGN: Prospective trial. SETTING: FFF patients who gave consent were enrolled. METHODS: At preoperative and 3-month postoperative visits, patients walked 30 m with the Walkabout Portable Gait Monitor (WPGM), a portable device developed at Dalhousie University that records acceleration of the centre of mass. Gaitview software provided several outputs for analysis: vertical (VA) and forward (FA) asymmetry, horizontal to vertical power ratio (HVP), vertical to forward power ratio (VFP), velocity, and step length. Patients were compared pre- and postoperatively and to age-matched control data with a Student paired t-test. Patients completed a self-comorbidity questionnaire and a point evaluation system (PES) with subjective questions on gait. PES data were compared to a Mann-Whitney U test using SPSS, version 15.0.1. MAIN OUTCOME MEASURES: Gaitview output and PES questionnaire. RESULTS: From September 2008 to January 2010, 12 patients enrolled in the study. Eight provided 3-month postoperative data. The Gaitview analysis showed that none of the six parameters changed postoperatively. The VA and FA preoperatively and at 3 months postoperatively were 21.3 versus 24.2, p > .50, and 65.4 versus 74.9, p > .50, respectively. The HVP and VFP preoperatively and postoperatively were 133.4 versus 138.9, p > .50, and 129.6 versus 122.8, p > .50, respectively. The velocity and step length preoperatively and postoperatively were 125.9 versus 119.5 cm/s, p > .50, and 76.0 versus 74.9 cm, p > .50, respectively. The subjective PES questionnaire did not change significantly (p = .26). CONCLUSION: Preliminary findings confirm that the FFF is associated with little subjective or objective gait impairment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».