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Enregistrement W2328941139 · doi:10.3109/09593985.2015.1110848

A single session of open kinetic chain movements emphasizing speed improves speed of movement and modifies postural control in stroke

2016· article· en· W2328941139 sur OpenAlexafffund
Vicki L. Gray, Tanya D. Ivanova, S. Jayne Garland

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Theory and Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBicepsPhysical medicine and rehabilitationElectromyographyMedicinePhysical therapyBalance (ability)Task (project management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little attention has been given to training speed of movement, even though functional activities require quick submaximal contractions. Closed kinetic chain (CKC) exercises are considered more functional; however, the best method for training speed is not known. A single bout of open kinetic chain (OKC) exercises emphasizing speed was performed to determine whether movement velocity and muscle activation would improve in a single session and whether the improvements transfer to a physiological balance task. Eleven participants <1 year post-stroke performed an arm raise task before and after a single session of fast OKC exercises. Surface electromyography (EMG) from soleus (SOL), tibialis anterior (TA), biceps femoris (BF) and rectus femoris (RF) muscles, peak velocity and average power were recorded during the OKC exercises. EMG from SOL, TA, BF and RF and center of pressure (COP) velocity were measured during arm raise task. At the end of the OKC exercises, velocity, power and TA, BF and RF EMG area increased. The arm acceleration and BF EMG area increased significantly during the arm raise. The improvements observed at the end of the OKC exercises transferred to the arm raise task. The improvements in balance were comparable to those previously seen after CKC exercises.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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