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Enregistrement W2807885022 · doi:10.1371/journal.pone.0199181

Effects of the unity vacuum suspension system on transtibial gait for simulated non-level surfaces

2018· article· en· W2807885022 sur OpenAlexafffund
Gabrielle Thibault, Hossein Gholizadeh, Emily H. Sinitski, Natalie Baddour, Edward D. Lemaire

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanadian Armed ForcesOttawa Hospital
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésGaitPhysical medicine and rehabilitationTreadmillKinematicsSuspension (topology)PopulationProsthesisBalance (ability)Work (physics)Gait analysisGround reaction forceMedicinePhysical therapySimulationComputer scienceSurgeryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walking on various surfaces encountered in everyday life requires lower limb prosthesis users to continually adapt their movement patterns. Elevated vacuum suspension systems could improve transtibial amputee gait on non-level surfaces; however, research is lacking to guide clinical practice. Twelve transtibial amputees were fitted with the Össur sleeveless vacuum suspension system (Unity). After a one month accommodation period, the CAREN-Extended system was used to evaluate gait on a self-paced treadmill when walking with continuous perturbations (medial-lateral translations, rolling hills, simulated uneven ground) with an active or inactive vacuum suspension system. Significant differences between active and inactive vacuum conditions (p<0.05) were found for some temporal-spatial and kinematic gait parameters, but the differences were small and not considered clinically significant. Our findings suggest that potential vacuum pump failures would not immediately affect gait performance in a moderately high functioning amputee population. However, residual limb volume changes over time due to the removal of elevated vacuum may adversely affect socket fit, leading to greater gait differences and reduced quality of life.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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