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Enregistrement W2064419405 · doi:10.5978/islsm.14.171

SUPPRESSION OF MYOTONIA IN CEREBRAL PALSY AND ADJUNCTIVE EFFECT OF LOW LEVEL LASER THERAPY ON INTENSIVE FUNCTIONAL TRAINING

2005· article· en· W2064419405 sur OpenAlexaff
Yoshimi Asagai, Yasutaka Watanabe, Toshio Ohshiro, Kengo Yamamoto

Notice bibliographique

RevueLASER THERAPY · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGross Motor Function Classification SystemCerebral palsyPhysical therapyRehabilitationPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assesses successively the changes in gross movement by hospital treatment with intensive functional training for 1-2 months according to the objective assessment criteria, the gross motor function measure (GMFM), which is commonly accepted as the global standard. Intensive functional training was carried out on its own in institutions other than the principal author’s, or together with low reactive-level IR diode laser therapy (LLLT) in the Shinano Handicapped Children’s Hospital, and the efficacy of the two approaches was compared. The severity of the disease was classified according to the gross motor function classification system (GMFCS). When the development of motor function was compared separately by disease severity with the cross-sectional motor growth curve, in the cases of the GMFCS level III a significant improvement was observed in patients of up to around age 8 . A significant improvement was observed inpatients of up to around 8 years old, especially up to 3 years old, when compared with the cross-sectional motor growth curve even when the GMFCS level was IV. When compared with patients at other rehabilitation and training sites, where only functional training therapy was applied without LLLT, the efficacy of intensive functional training was clearly enhanced in combination with LLLT.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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