Response to Functional Electrical Stimulation Cycling in Women With Spinal Cord Injuries Using Dual-Energy X-ray Absorptiometry and Peripheral Quantitative Computed Tomography: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Loss of bone mass is common after spinal cord injury (SCI). One rehabilitation modality that has shown some promise for maintaining bone health is the functional electrical stimulation (FES) cycle ergometer. Although there has been some research investigating bone health and FES cycle ergometry, few have provided a detailed description of the changes that can occur in bone mass and soft-tissue mass. OBJECTIVE: To use 2 types of bone imaging, peripheral quantitative computed tomography (pQCT) and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA), to provide a detailed description of bone and soft-tissue response to FES cycle ergometry training in women with SCI. STUDY DESIGN: Case series; a 6-month program of FES cycle ergometry for women with chronic motor complete (n = 2) and incomplete (n = 1) SCI. SETTING: Outpatient rehabilitation center in Canada. METHODS: Three women participated in a thrice weekly 6-month exercise program of FES cycle ergometry. We used DXA (lower extremity) and pQCT at the midshaft (50%) and distal (5%) sites of the tibia to assess bone density and soft-tissue mass before and after the exercise program. RESULTS: There was an increase or maintenance in bone mineral density by DXA and pQCT in the lower extremity for all 3 participants. Muscle mass by DXA increased in the lower extremity in 2 participants. CONCLUSION: In this case series, we note a positive response in bone mass and soft-tissue mass in the lower extremity after a 6-month FES cycle ergometry program.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».