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Enregistrement W1971604549 · doi:10.3109/01942638.2011.631102

Relationships Between Lower Limb Muscle Strength and Locomotor Capacity in Children and Adolescents with Cerebral Palsy Who Walk Independently

2011· article· en· W1971604549 sur OpenAlexaff
Chantale Ferland, Céline Lepage, Hélène Moffet, Désirée B. Maltais

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Pediatrics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseAnkleCerebral palsyPhysical medicine and rehabilitationMedicineHeelPhysical therapyPlantar flexionMuscle strengthAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to quantify relationships between lower limb muscle strength and locomotor capacity for children and adolescents with cerebral palsy (CP) to identify key muscle groups for strength training. Fifty 6- to 16-year-olds with CP (Gross Motor Function Classification System level I or II) participated. Isometric muscle strength of hip flexor and abductor, knee flexor and extensor, and ankle dorsiflexor muscles was measured using hand-held dynamometry. Ankle plantar flexor concentric muscle strength was assessed as the maximal number of unilateral heel rises. Locomotor capacity was evaluated by the 6-min walk test (6MWT), 10-meter Shuttle Run Test (10mSRT), and Timed Up and Down Stairs Test (TUDS). With control for age, sex, and height, hip flexor and ankle plantar flexor strength explained 47.8% of the variance in the 6MWT and 32.9% of variance in the TUDS and hip abductor isometric strength explained 43.5% of the variance in the 10mSRT. Avenues for future research include randomized controlled trials that specifically target hip flexor muscles, as this has not previously been done, and determining factors other than strength that are likely related to locomotor capacity of children and adolescents with CP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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