Which trunk inclination directions best predict multidirectional-seated limits of stability among individuals with spinal cord injury?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine which trunk inclination directions most accurately predict multidirectional-seated limits of stability among individuals with spinal cord injury (SCI). DESIGN: Predictive study using cross-sectional data. SETTING: Pathokinesiology Laboratory. PARTICIPANTS: Twenty-one individuals with complete or incomplete sensorimotor SCI affecting various vertebral levels participated in this study. INTERVENTIONS: Participants were instructed to lean their trunk as far as possible in eight directions, separated by 45° intervals, while seated on an instrumented chair with their feet positioned on force plates. OUTCOMES MEASURES: Eight direction-specific stability indices (DSIs) were used to define an overall stability index (OSI) (limits of stability). RESULTS: All DSIs significantly correlated with the OSI (r = 0.816-0.925). A protocol that only tests the anterior, left postero-lateral, and right lateral trunk inclinations accurately predicts multidirectional-seated postural stability (r(2) = 0.98; P < 0.001). CONCLUSION: Multidirectional-seated postural stability can be predicted almost perfectly by evaluating trunk inclinations performed toward the anterior, left postero-lateral, and right lateral directions.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».