MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2543164452 · doi:10.1186/s40064-016-3535-0

Comparison of a robotic-assisted gait training program with a program of functional gait training for children with cerebral palsy: design and methods of a two group randomized controlled cross-over trial

2016· article· en· W2543164452 sur OpenAlexafffund
Alicia Hilderley, Darcy Fehlings, Gloria W. Lee, F. Virginia Wright

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesBloorview Research InstituteHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital Foundation
Mots-clésCerebral palsyPhysical medicine and rehabilitationGaitGait trainingRandomized controlled trialPhysical therapyTraining (meteorology)MedicineRehabilitationComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancement of functional ambulation is a key goal of rehabilitation for children with cerebral palsy (CP) who experience gross motor impairment. Physiotherapy (PT) approaches often involve overground and treadmill-based gait training to promote motor learning, typically as free walking or with body-weight support. Robotic-assisted gait training (RAGT), using a device such as the Lokomat®Pro, may permit longer training duration, faster and more variable gait speeds, and support walking pattern guidance more than overground/treadmill training to further capitalize on motor learning principles. Single group pre-/post-test studies have demonstrated an association between RAGT and moderate to large improvements in gross motor skills, gait velocity and endurance. A single published randomized controlled trial (RCT) comparing RAGT to a PT-only intervention showed no difference in gait kinematics. However, gross motor function and walking endurance were not evaluated and conclusions were limited by a large PT group drop-out rate. In this two-group cross-over RCT, children are randomly allocated to the RAGT or PT arm (each with twice weekly sessions for eight weeks), with cross-over to the other intervention arm following a six-week break. Both interventions are grounded in motor learning principles with incorporation of individualized mobility-based goals. Sessions are fully operationalized through manualized, menu-based protocols and post-session documentation to enhance internal and external validity. Assessments occur pre/post each intervention arm (four time points total) by an independent assessor. The co-primary outcomes are gross motor functional ability (Gross Motor Function Measure (GMFM-66) and 6-minute walk test), with secondary outcome measures assessing: (a) individualized goals; (b) gait variables and daily walking amounts; and (c) functional abilities, participation and quality of life. Investigators and statisticians are blinded to study group allocation in the analyses, and assessors are blinded to treatment group. The primary analysis will be the pre- to post-test differences (change scores) of the GMFM-66 and 6MWT between RAGT and PT groups. This study is the first RCT comparing RAGT to an active gait-related PT intervention in paediatric CP that addresses gait-related gross motor, participation and individualized outcomes, and as such, is expected to provide comprehensive information as to the potential role of RAGT in clinical practice. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT02196298

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpringerPlusMême sujetCerebral Palsy and Movement DisordersTravaux en français237 207