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Enregistrement W2620788257 · doi:10.1017/cjn.2017.204

Effects of Self-Selected Exercise on Strength in Charcot–Marie–Tooth Disease Subtypes

2017· article· en· W2620788257 sur OpenAlexaffvenue
Djurdja Djordjevic, Sabrina Fell, Steven K. Baker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHereditary Neurological Disorders
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyGrip strengthElbow flexionPes cavusElbowTooth diseasePopulationPhysical medicine and rehabilitationDiseaseInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preliminary studies have supported the utility of exercise as a treatment for Charcot-Marie-Tooth disease (CMT) patients. Despite being the most common inherited neuropathy, there remains a paucity of guidelines for CMT management. METHODS: A retrospective chart review was performed on 297 CMT patients. Self-reported exercise and strength results from standardized dynamometer testing were obtained from adult patients' first visits. Values were converted and analyzed based on previously reported age- and sex-matched normative values. RESULTS: Participants with CMT2 had greater strength values than those with CMT1 in hand grip, elbow flexion, and dorsiflexion (p<0.05). Participants with CMT1 and CMT2 who exercised were statistically significantly stronger in elbow flexion and dorsiflexion than those who did not exercise. CONCLUSIONS: These preliminary results suggest that self-directed exercise is associated with greater strength in CMT patients of both CMT1 and CMT2 subtypes. Self-directed exercise may be a convenient, sustainable, and effective method of improving strength and decreasing disability in this population. Future research should explore the type of exercise prescription that best addresses the needs of the CMT population.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0050,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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