Neuromuscular Electrical Stimulation for Treatment of Muscle Impairment: Critical Review and Recommendations for Clinical Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In response to requests from physiotherapists for guidance on optimal stimulation of muscle using neuromuscular electrical stimulation (NMES), a review, synthesis, and extraction of key data from the literature was undertaken by six Canadian physical therapy (PT) educators, clinicians, and researchers in the field of electrophysical agents. The objective was to identify commonly treated conditions for which there was a substantial body of literature from which to draw conclusions regarding the effectiveness of NMES. Included studies had to apply NMES with visible and tetanic muscle contractions. Method: Four electronic databases (CINAHL, Embase, PUBMED, and SCOPUS) were searched for relevant literature published between database inceptions until May 2015. Additional articles were identified from bibliographies of the systematic reviews and from personal collections. Results: The extracted data were synthesized using a consensus process among the authors to provide recommendations for optimal stimulation parameters and application techniques to address muscle impairments associated with the following conditions: stroke (upper or lower extremity; both acute and chronic), anterior cruciate ligament reconstruction, patellofemoral pain syndrome, knee osteoarthritis, and total knee arthroplasty as well as critical illness and advanced disease states. Summaries of key details from each study incorporated into the review were also developed. The final sections of the article outline the recommended terminology for describing practice using electrical currents and provide tips for safe and effective clinical practice using NMES. Conclusion: This article provides physiotherapists with a resource to enable evidence-informed, effective use of NMES for PT practice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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