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Enregistrement W2606119914 · doi:10.1111/jabr.12084

Neuromuscular electrical stimulation for pain management in combat‐related transtibial amputees during rehabilitation and prosthetic training

2017· article· en· W2606119914 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Brede, E. Jeffrey Metter, Laura A. Talbot

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biobehavioral Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniformed Services University of the Health SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicinePhantom limbRehabilitationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAmputationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Military members with war‐related lower limb amputation experience a range of acute and chronic pain symptoms. The purpose of this study was to evaluate pain during 12 weeks of a military amputee rehabilitation program (MARP) pre‐ and post‐prosthesis. The data for this study were drawn from a randomized clinical trial comparingMARPsupplemented with neuromuscular electrostimulation (MARP + NMES,n = 23) toMARPalone (n = 21) for service members with unilateral transtibial amputation. The McGill Pain Questionnaire (MPQ) and phantom limb pain/sensations were assessed at baseline, 3, 6, 9, and 12 weeks. Changes within‐ and between‐groups were analyzed with generalized mixed models. Participants reported mild‐to‐moderate pain at all visits, and improved significantly on theMPQand frequency of phantom limb pain/sensations (p < .001 for effect of time). Group by time interactions were not significant, indicating both groups showed similar improvement. Univariate tests showed theNMES + MARPgroup had lower pain intensity thanMARP‐only group at weeks 3 and 6. Participants inMARPdemonstrated good overall pain control and reported reduced pain and fewer days with phantom limb pain/sensations over 12 weeks. AddingNMEStoMARPmay be beneficial in early rehabilitation, andNMEScould potentially enhance physical therapy participation by decreasing pain.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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