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Enregistrement W2083707350 · doi:10.5402/2012/295038

Weight-Bearing and Effort Distributions at the Lower Limbs during the Five-Repetition Sit-to-Stand Test in Hemiparetic and Healthy Individuals

2011· article· en· W2083707350 sur OpenAlexafffund
Anabèle Brière, Sylvie Nadeau, Séléna Lauzière, Denis Gravel

Notice bibliographique

RevueISRN Rehabilitation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensInstitut de Readaptation Gingras Lindsay de MontrealUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesRéseau Provincial de Recherche en Adaptation-Réadaptation
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationRepetition (rhetorical device)Test (biology)PsychologyPhysical therapyTask (project management)MathematicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The weight-bearing (WB) and effort distributions during the five-repetition sit-to-stand test (5R-STS) were assessed in healthy and hemiparetic subjects and were compared to the distributions obtained for a single STS task (1-STS).Methods. Eighteen hemiparetic subjects and 12 controls were included. The WB distribution and time were computed using the vertical ground reaction forces. The knee muscles' effort distribution was quantified with the electromyographic (EMG) data of the STS transfers expressed relatively to the EMG values of maximal strength assessments.Results. In both groups, the time, WB, and effort distributions did not differ between repetitions of the 5R-STS test. The WB and effort distributions of the first repetition were more asymmetrical than those for the 1-STS for the hemiparetic subjects only.Conclusions. Since no changes were found between repetitions, the 5R-STS test might not be demanding enough. The hemiparetic subjects adopt different WB and effort distribution strategies according to the number of STSs to complete.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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