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Enregistrement W2084118371 · doi:10.3138/ptc.2013-17

The Use of a Trained Dog as a Gait Aid for Clients with Ataxia: A Case Report

2013· article· en· W2084118371 sur OpenAlexaffvenue
Gabriela Abbud, Caroline Janelle, Maria Vocos

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-Mackay
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtaxiaPsychosocialGaitIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationRehabilitationPsychologyPhysical therapyCerebellar ataxiaMedicineNursingPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To illustrate the use of a trained dog as a therapeutic tool to optimize physical and psychosocial adaptation of clients with ataxia. METHOD: The gait pattern and gait speed of two people with cerebellar ataxia using different gait aids, including a trained intervention dog and an assistance dog, were compared. Participants' experience of working with the dogs was documented via semi-structured interviews. RESULTS: The use of an intervention dog as part of rehabilitation allowed clients to explore the benefits of an assistance dog and to optimize their physical functioning. The assistance dog had a less destabilizing effect than other walking aids on the clients' self-image. CONCLUSION: Trained dogs may represent an innovative and positive alternative for mobility for people with ataxia, improving both physical and psychosocial parameters. Assistance dogs seem to be a suitable gait aid, since they facilitate ambulation, promoting independent mobility.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,664

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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