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Enregistrement W2132646866 · doi:10.1080/10400435.2002.10132060

Ambulation Aid Use During the Rehabilitation of People with Lower Limb Amputations

2002· article· en· W2132646866 sur OpenAlexaff
R. Lee Kirby, Huey-Chin Tsai, Monette M. Graham

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPhysical therapyGaitPhysical medicine and rehabilitationMedicineGait trainingLower limbSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to describe the progression of ambulation aid use by people with lower limb amputations during their initial rehabilitation. We prospectively studied 37 people with recent lower limb amputations and a mean (SD) age of 68 (13) years. Subjects were evaluated each weekday during gait-training physiotherapy sessions, and the type and order of ambulation aids used during ambulation training were documented. The total number of gait-training sessions that we observed was 605, with a mean (SD) of 16.4 (7.7) sessions per participant and a range of 5-47. Of the 37 participants, 33 (89%) were discharged with prostheses. The mean (SD) number of aids per person was 2.9 (1.0). The percentage of participants who used each aid (presented in the mean order in which they were first used) were 76% parallel bars, 60% four-footed walkers, 81% two-wheeled walkers, 11% two crutches, 8% four-wheeled walkers, 46% two canes, and 14% one cane. People with lower limb amputations generally use a number of ambulation aids in a fairly consistent order as they progress through their initial rehabilitation. These findings have implications for the process of providing ambulation aids and provide a foundation for further study.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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