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Enregistrement W2046692301 · doi:10.1177/1545968308315595

Swing Phase Resistance Enhances Flexor Muscle Activity During Treadmill Locomotion in Incomplete Spinal Cord Injury

2008· article· en· W2046692301 sur OpenAlexafffund
Tania Lam, Markus Wirz, Lars Lünenburger, Volker Dietz

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation and neural repair · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTreadmillAnkleSpinal cord injurySwingGaitAmbulatoryElectromyographyMedicineKinematicsGait analysisPreferred walking speedPhysical therapySpinal cordAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study investigated whether loading the legs during the swing phase of walking enhances flexor muscle activity in ambulatory patients with incomplete spinal cord injury (SCI). METHODS: Nine patients had surface electromyography (EMG) and joint kinematics recorded from the lower extremities during treadmill walking. Swing phase loading of the legs was achieved by weights (1-3 kg) attached to each lower extremity or by a velocity-dependent resistance applied by the Lokomat robotic gait orthosis. RESULTS: When patients walked with the weights, there was a consistent increase in the activity of the knee flexors and sometimes of hip or ankle flexor activity during swing. Similarly, when the robot applied the velocity-dependent resistance during walking, swing phase flexor EMG activity tended to be greater. Enhanced knee flexion was observed in all patients after the weights or the robot-generated resistance was removed. CONCLUSIONS: Flexor muscle activity during swing can be enhanced through additional proprioceptive input in patients with incomplete SCI with brief aftereffects. Further testing of this strategy is necessary to determine if it can improve the gait of ambulatory patients.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
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

Citations91
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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