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Enregistrement W2050724024 · doi:10.1109/tnsre.2012.2211894

Cardiovascular Response of Individuals With Spinal Cord Injury to Dynamic Functional Electrical Stimulation Under Orthostatic Stress

2012· article· en· W2050724024 sur OpenAlexaff
Takashi Yoshida, Kei Masani, Dimitry G. Sayenko, Masae Miyatani, Joseph A. Fisher, Miloš R. Popović

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupine positionFunctional electrical stimulationSpinal cord injuryIsometric exerciseMedicineOrthostatic vital signsBlood pressurePhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)StimulationAnesthesiaSpinal cordPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this pilot study, we examined how effectively functional electrical stimulation (FES) and passive stepping mitigated orthostatic hypotension in participants with chronic spinal cord injury (SCI). While being tilted head-up to 70 (°) from the supine position, the participants underwent four 10-min conditions in a random sequence: 1) no intervention, 2) passive stepping, 3) isometric FES of leg muscles, and 4) FES of leg muscles combined with passive stepping. We found that FES and passive stepping independently mitigated a decrease in stroke volume and helped to maintain the mean blood pressure. The effects of FES on stroke volume and mean blood pressure were greater than those of passive stepping. When combined, FES and passive stepping did not interfere with each other, but they also did not synergistically increase stroke volume or mean blood pressure. Thus, the present study suggests that FES delivered to lower limbs can be used in individuals with SCI to help them withstand orthostatic stress. Additional studies are needed to confirm whether this use of FES is applicable to a larger population of individuals with SCI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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