Effects of FES-Ambulation Training on Locomotor Function and Health-Related Quality of Life in Individuals With Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combination of body weight-supported gait training with functional electrical stimulation (FES) may provide the optimal stimulus for improving overground walking after spinal cord injury (SCI). This potential benefit is likely due to the combination of specificity with the maximization of muscle contractions. OBJECTIVES: To investigate the effects of 12 weeks of FES-ambulation on overground walking and health-related quality of life (HRQOL) in individuals with SCI. METHODS: Six individuals (60.5 ± 13.2 years) with SCI (C4-L3; AIS D; 9.3 ± 12.0 years post injury), completed a thrice-weekly, 12-week FES-ambulation training program. Locomotor function was assessed via the Walking Index for Spinal Cord Injury II (WISCI II), the 6-minute walk test (6MWT), the 10-meter walk test (10MWT), and the body-weight support required during training. HRQOL was assessed via the Short Form-36, the Perceived Stress Scale, and the Center of Epidemiological Studies for Depression scale. RESULTS: Participants showed significant improvements in the 6MWT (223.6 ± 141.5 m to 297.3 ± 164.5 m; P = .03), the required body weight support (55.3% ± 12.6% to 14.7% ± 23.2%; P = .03), and a nonsignificant trend toward an increase in walking speed during the 10MWT (0.69 ± 0.4 m/s to 0.9 ± 0.5 m/s; P = .08) following the training program. Four participants showed improvements on the WISCI II (1-4 points). Participants also showed a decrease in the Short Form-36 pain score (6.5 ± 1.2 to 5.0 ± 1.7; P = .04) and an increase in the overall mental health score (47.8 ± 12.6 to 54.2 ± 6.7; P = .04). CONCLUSION: FES-ambulation was associated with enhanced overground walking in individuals with AIS D SCI, reduced pain, and improved mental health.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».