FOREARM SWEATING PATTERN IN CHILDREN AND ADOLESCENTS WITH CEREBRAL PALSY
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the effect of upper limb dominance on the forearm sweating pattern in spastic cerebral palsy (CP). METHODS: Eight children and adolescents with spastic CP (9.3–18.3 years), 7 of whom were left-hand dominant, performed 3 × 10 min arm cranking exercise at 35 °C, 50% relative humidity. Exercise intensity varied among subjects from 0.36 to 0.85 W·kg−1 body mass. Right and left forearm skin temperatures (Tsk) were measured just prior to the first exercise bout and during the last minute of the final bout. At the end of exercise, the sweat drops on the midanterior aspect of both forearms were photographed. Sweat gland population density (PD), average sweat drop area (DA) and the percentage of skin covered by sweat (%A) were determined from subsequently developed 35 mm slides, using computerized digitization. Data were analyzed using a paired t-test (α = 0.05). RESULTS: There were no significant differences between forearms in the increase in Tsk (on average, 0.16 °C higher on the dominant forearm; P = 0.60; 95% CI = −0.53, 0.86 °C;). PD was greater on the non-dominant forearm (mean difference = 21.9 sweat drops·cm−2; P = 0.03; 95% CI = 3.28, 40.47 sweat drops·cm−2). DA was smaller on the non-dominant forearm (mean difference = 0.0079 mm−2; P = 0.01; 95% CI = 0.0028, 0.0130 mm−2. Arm dominance did not affect %A (on average, 0.44% greater coverage on the non-dominant arm; P = 0.35; 95% CI = −0.60, 1.48%). CONCLUSION: The forearm sweating pattern in spastic CP is affected by upper limb dominance, but this is not related to local Tsk. Since the %A of the skin covered by sweat was the same for both forearms, the smaller DA on the non-dominant forearm could be related to the greater PD on that side, which in itself may be due to the smaller size of the non-dominant upper limb.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».