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Enregistrement W2002727609 · doi:10.7547/87507315-90-7-346

Effectiveness of various materials in reducing plantar shear forces. A pilot study

2000· article· en· W2002727609 sur OpenAlexaff
M Curryer, Edward D. Lemaire

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Podiatric Medical Association · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensRegent Park Community Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShear forceMedicineShear (geology)Composite materialDiabetic footMaterials scienceDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertical plantar forces are known to be a major precipitating factor in the development of foot pathology. It is also postulated that shear forces are important in the pathogenesis of foot ulcers in patients with diabetes mellitus. Various materials are used in insoles designed to reduce forces on the foot. While many foam materials have been tested for their ability to dissipate vertical forces, few studies have tested the effect of these materials on shear forces. This study assessed the effectiveness of five different materials in reducing plantar shear forces and compared two new gel materials with three of the more conventional foam materials. Four subjects were tested while walking over a force platform with one of the five materials taped to the surface. Peak force, impulse, and resultant shear force data were analyzed. The gel materials were significantly better than the foam materials at reducing shear forces. Thus the use of gel materials in insoles may be indicated for the reduction of plantar shear forces on the diabetic foot.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations23
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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