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Enregistrement W1790637762 · doi:10.1513/annalsats.201505-278ps

Why and How Limb Muscle Mass and Function Should Be Measured in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2015· review· en· W1790637762 sur OpenAlexafffund
Didier Saey, François Maltais

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCOPDIsometric exercisePhysical medicine and rehabilitationBioelectrical impedance analysisPhysical therapyMuscle massCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impaired limb muscle function is a common occurrence in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and it negatively influences exercise tolerance, quality of life, and even survival. Assessment of limb muscle mass and function in COPD is highly encouraged; it should include the quadriceps muscle, but other lower and upper limb muscles may also be evaluated to provide valuable information. Quantification of muscle mass as well as assessment of muscle strength and endurance are suggested. Bioelectrical impedance and dual-energy X-ray absorption can be realistically used in the clinical environment to monitor body composition. Although sophisticated computerized dynamometers provide the most accurate assessment, simple exercise and testing equipment are valid alternatives and they should help in implementing limb muscle function assessment in clinical settings. Isometric measurements, using strain-gauges or hand-held dynamometers, should be favored for their simplicity, availability, and quality of information provided. This perspective provides a rationale for the evaluation of limb muscle mass and function in COPD in routine clinical practice. In addition, measurement techniques used to assess limb muscle mass, strength, endurance, and fatigue in various clinical settings are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeAutre devis
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

Citations69
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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