An early stage brace wear pattern during daily activities for AIS
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate changes in compliance including both wear tightness and wear time during early brace treatment for AIS. The efficacy of brace treatment for children with AIS has been hampered by the lack of comprehensive information about wear characteristics. Our group developed a reliable brace compliance monitoring system to measure and record the temporal profile of the loads on the pressure pad imposed on the trunk during daily living. The brace compliance monitoring system was used to monitor how new brace subjects used their braces during first 4 months. Six AIS subjects (5 F, 1 M), between 10 and 13 years old (12.3 + 1.0 years), prescribed TLSO with full time wear (22 hours per day) were monitored starting at the beginning of their brace treatment. The Cobb angles were measured at the initial visit, 4 weeks after the final brace fitting (in-brace) and the first follow-up visit (out-of-brace) approximately 4 months after initiation. The force average relative to the prescribed tightness level (set as 1.0) and the monthly force comparison were reported. The average wear time and monthly wearing pattern were calculated. The brace monitor logged the data for 4 months without any data loss. The initial, the in-brace and the follow-up Cobb angles were 33 ± 4, 21 ± 3, and 35 ± 5 degrees, respectively. During this study period, the daily force average relative to the prescribed level was 0.97 ± 0.20. The average force from month 1 to 4 was 1.12 ± 0.23, 1.02 ± 0.20, 0.92 ± 0.18, 0.83 ± 0.19, respectively. The average wear time relative to the prescribed time was 56 ± 15%. The monthly wear time from month 1 to 4 were 52 ± 8.6, 54 ± 13, 59 ± 16, 59 ± 21%, respectively. All subjects are still on their brace treatment. During the first 4 months of brace use, the wear time improves but brace tightness is lower.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».