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Enregistrement W2788127364

How Can Personalized Tourniquet Systems Accelerate Rehabilitation of Wounded Warriors, Professional Athletes and Orthopaedic Patients?

2016· article· en· W2788127364 sur OpenAlexaffabout
Jim A. McEwen, Jeswin Jeyasurya, Johnny G. Owens

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourniquetRehabilitationAthletesMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyCuffBlood flow restrictionSports medicineSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitation of wounded warriors, professional athletes and orthopaedic patients has profound health, economic, psychological, and social implications. This has motivated development and investigation of a new technique, Personalized Blood Flow Restriction Training (PBFRT), which may substantially reduce recovery time and improve rehabilitation. PBFRT involves exercising well below maximum intensity using an optimal personalized restrictive pressure (PRP) in a tourniquet cuff encircling a limb, for brief and repeated exercise periods according to a rehabilitation protocol. Although the exact mechanism is not fully understood, many studies have shown beneficial effects of blood flow restricted training on skeletal muscle strength and hypertrophy, and preliminary evidence suggests it may also promote bone formation. Advances in the development of modern tourniquet systems made within our group in Canada allow PBFRT to be performed with optimal safety and repeatability, establishing a PRP that automatically accounts for important variables including individual limb shape and size, muscle tone, blood pressure, gender, race, tourniquet cuff characteristics and application technique.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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