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Enregistrement W2334948736 · doi:10.2340/16501977-0806

Novel application of lower body positive-pressure in the rehabilitation of an individual with multiple lower extremity fractures

2011· article· en· W2334948736 sur OpenAlexafffund
JD Peeler, Judit Takacs, JRS Leiter

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésMedicineRehabilitationAnkleWeight-bearingRange of motionPhysical therapyEffusionPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Lower extremity fractures, if not treated appropriately, can increase the risk of morbidity. Partial weight-bearing after surgical repair is recommended; however, current methods of partial weight-bearing may cause excessive loads through the lower extremity. A new rehabilitation tool that uses lower body positive-pressure is described, that may allow partial weight-bearing while preventing excessive loads, thereby improving functional outcomes. METHODS: A patient with multiple lower extremity fractures underwent a 6-month rehabilitation programme using bodyweight support technology 3 times per week, post-surgery. RESULTS: The patient experienced a reduction in pain and an improvement in ankle range of motion (p=0.002), walking speed (p>0.05) and physical function (p=0.004), as assessed by the Foot and Ankle Module of the American Academy of Orthopaedic Surgeons Lower Limb Outcomes Assessment Instrument. Training did not appear to affect fracture healing, as was evident on radiograph. The effect of lower body positive-pressure on effusion, which has not previously been reported in the literature, was also investigated. No significant difference in effusion of the foot and ankle when using lower body positive-pressure was found. CONCLUSION: Initial results suggest that this new technology may be a useful rehabilitation tool that allows partial weight-bearing during the treatment of lower extremity injuries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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'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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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