Commentary on “Number of Synergies Is Dependent on Spasticity and Gait Kinetics in Children With Cerebral Palsy”
Notice bibliographique
Résumé
“How could I apply this information?” Selective motor control is one component for the assessment of motor coordination but can be limited by behavior, cognition, and positioning and other variables such as joint contractures. The muscle synergies described in this study can be correlated with more complex multijoint movements that are seen in gait. Optimizing gait patterns and gait efficiency in all patients, particularly those diagnosed with cerebral palsy, is a common goal for physical therapists in the pediatric setting. In addition, variables such as weight, height, muscle tone, balance, and postural deviations caused by structural or compensatory mechanisms can impact recruitment of muscles for functional activities. This research suggests gait training and the practice of activities of daily living as treatment strategies. This can be streamlined by using the Canadian Occupational Performance Measure and the Goal Attainment Scale to identify goals that are meaningful to the patient and the family. “What should I be mindful about when applying this information?” While standardized measures could be associated with smaller or larger numbers of synergies, the small sample size and age of participants limit generalizability. Gait analysis and electromyography to assess muscle activity may be inconvenient or cost-prohibitive in the early intervention, outpatient, or school-based settings. Therefore, assessing for muscle synergies may not be helpful in advancing physical therapy treatment without more accessible testing or clinical assessments. Further research is needed to demonstrate techniques for assessing muscle synergies in the clinic, as well as the importance of these synergies for functional skills. Muscle synergies can be defined in a variety of ways and a more detailed definition would be helpful. Molly Thomas, PT, DPT, PCS Melissa Tremper, PT, MPT Cincinnati Children's Hospital Medical Center Cincinnati, Ohio
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».