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Role of Exercise in Multiple Sclerosis: Potential Application of Adapted Exercise Modalities

2011· review· en· W2033753232 sur OpenAlexaff
Lara A. Pilutti, Audrey L. Hicks

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Physical and Rehabilitation Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultiple sclerosisDiseasePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyModalitiesPsychological interventionPhysical disabilityRehabilitationPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated disease that targets and damages the central nervous system (CNS). Resulting CNS damage leads to physical, mental, and emotional disturbances that dramatically alter the lives of persons with MS. The progressive nature of MS results in long-term accumulation of symptoms and disability, which initially proceeds more rapidly in the progressive MS disease course. Disease-modifying therapies are effective early on in limiting disability accumulation; however, these therapies ultimately become ineffective. Further, effective treatments for persons with a progressive disease onset are lacking. Consequently, development of alternative treatments for patients with severe disability, particularly those with progressive MS, is necessary. Exercise may represent an alternative strategy for managing symptoms and disability in MS. Physical and mental health benefits of exercise have been established in persons with MS. Unfortunately, persons with MS with mobility impairment have limited opportunities to participate in traditional exercise modalities and have been studied infrequently in the exercise literature. Two adapted exercise interventions are body weight−supported treadmill training and total body recumbent stepper training. These strategies may represent viable alternatives for persons with progressive MS with mobility impairment to acquire exercise benefits.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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