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Enregistrement W2032970220 · doi:10.1080/165019701750098867

EFFECTS OF MUSCLE STRENGTHENING AND PHYSICAL CONDITIONING TRAINING ON TEMPORAL, KINEMATIC AND KINETIC VARIABLES DURING GAIT IN CHRONIC STROKE SURVIVORS

2001· article· en· W2032970220 sur OpenAlexfundno aff
Sylvie N Luci Fuscaldi Teixeira-Salmela

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-RéadaptationConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationKinematicsAnkleGaitStroke (engine)Physical therapyMedicineChronic strokeWork (physics)RehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to evaluate the impact of a combined program of muscle strengthening and physical conditioning on gait performance in subjects with chronic stroke, using a single group pre- and post-test design. Thirteen subjects were recruited for the 10-week program (3 days/week), which consisted of warm-up, aerobic exercises, lower extremity muscle strengthening and cool-down. Data from cinematographic film and a force plate obtained during multiple walking trials were used in a four-segment kinetic model to yield spatiotemporal, kinematic and kinetic variables. Gait analysis revealed that the 10 week training resulted in significant increases in gait speed associated with improvements in walking patterns as determined by increases in selected kinematic and kinetic measures. After training, subjects were able to generate higher levels of powers and demonstrated increases in positive work performed by the ankle plantar flexor and hip flexor/extensor muscles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations212
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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