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Enregistrement W2047118002 · doi:10.1097/phm.0000000000000091

Impact of Exercise-Induced Fatigue on the Strength, Postural Control, and Gait of Children with a Neuromuscular Disease

2014· article· en· W2047118002 sur OpenAlexaff
Raphael Hart, Laurent Ballaz, Maxime T. Robert, Annie Pouliot, Sylvie D’Arcy, Maxime Raison, Martin Lemay

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalQuebec Rehabilitation Research NetworkPolytechnique MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseMedicinePhysical medicine and rehabilitationGaitAnklePhysical therapySTRIDEMuscle fatigueRange of motionElectromyographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Children with a neuromuscular disease are prone to early muscular fatigue. The objective of the present study was to evaluate the effects of fatigue induced by a walking exercise on the strength, postural control, and gait of children with a neuromuscular disease. DESIGN: Maximal isometric knee strength (extension and flexion), quiet standing postural control, and gait were evaluated in 12 children (8.8 [1.4] yrs) with a neuromuscular disease before and after a walking exercise. The participants were asked to stop walking when they considered themselves "very fatigued." RESULTS: After the exercise-induced fatigue, a significant increase in range of motion in pelvis obliquity, hip abduction and adduction, and ankle flexion and extension during gait was reported along with an increase in stride length variability. Fatigue also reduced the knee flexor strength and had a detrimental effect on postural control. CONCLUSIONS: Fatigue affects the strength, postural control, and gait of children with a neuromuscular disease and could notably increase the risks of falling and the occurrence of serious injuries.

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)0,002
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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