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Enregistrement W2163592146 · doi:10.1191/026921501678310216

Walking speed over 10 metres overestimates locomotor capacity after stroke

2001· article· en· W2163592146 sur OpenAlexaff
Catherine M. Dean, Carol L. Richards, Francine Malouin

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)Preferred walking speedMedicinePhysical therapyPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine 10-m comfortable walking speed and 6-minute distance in healthy individuals and individuals after stroke and to assess the level of disability associated with poor walking endurance after stroke. DESIGN: Descriptive study in which comfortable walking speed over 10 m and distance covered in 6 minutes (6-minute walk test) were compared between healthy subjects and subjects after stroke. SUBJECTS: Twelve healthy subjects and 14 subjects after stroke. MAIN OUTCOME MEASURES: Walking speed and 6-minute distances were compared between groups. In addition, for each group, actual distance walked in 6 minutes was compared with the distance predicted by the 10-m walking speed test and the distance predicted by normative reference equations. RESULTS: Subjects after stroke had significant reductions in 10-m speed and 6-minute distance compared with healthy subjects (p < 0.05). Subjects after stroke were not able to maintain their comfortable walking speed for 6 minutes, whereas healthy subjects walked in excess of their comfortable speed for 6 minutes. The average distance walked in 6 minutes by individuals after stroke was only 49.8+/-23.9% of the distance predicted for healthy individuals with similar physical characteristics. CONCLUSION: In our subjects after stroke, walking speed over a short distance overestimated the distance walked in 6 minutes. Both walking speed and endurance need to be measured and trained during rehabilitation.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations247
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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