Incentives for postmortem organ donation: ethical and cultural considerations
Notice bibliographique
Résumé
Background Huntington9s disease (HD) is an untreatable hereditary neurodegenerative disease manifesting various types of motor disorders including stability and gait disturbances, together with cognitive and behavioural impairments. The symptomatic therapy is limited and temporary. Rehabilitation (Rhb) is considered to be beneficial in postural and gait instability treatment and prevention of falls. However, there is very limited evidence-based information on the Rhb therapy effects and no specific Rhb management. Aims To evaluate long-term effects of targeted rehabilitation on postural and gait stability in the early and middle stages of HD. Methods 8 genetically verified HD patients in the early and middle stages, without severe cognitive deficit (Mini Mental State Examination >20) and without depression (Beck Depression Inventory 0–9) were examined at the baseline using UHDRS (Unified Huntington’s Disease Rating Scale), gait stability examination (Dynamic Gait Index-DGI), posturography (Limits of Stability; LOS-static, dynamic), Falls Efficacy Scale-FES (fall risk) and Clinical Global Impression-CGI (subjective effect of treatment evaluation) questionnaires. Then they underwent a 3-week inpatient rehabilitation program including: A. individual physiotherapy focused on gait, stability and coordination, twice a day 30 min., B. 60 min of condition training , C. 30 min of occupational therapy. The follow-up testing with the same battery was realised immediately, 1 month and 3 months after completion of the rehabilitation programme. Results There was a statistically significant improvement in DGI (p < 0.001) in all intervals compared to the baseline and in LOS-static (p = 0.003) in all intervals compared to the baseline. No improvement was found in UHDRS and questionnaires (FES, CGI). Conclusions Specific rehabilitation methods improve the postural and gait stability in patients with HD. The effect persists at least for 3 months. With the support of: GAUK 1888214, IGA NT 11190–6/2010 and PRVOUK P26/LF1/.
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 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 | 0,099 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».