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Enregistrement W2908273576 · doi:10.3138/ptc.2017-39

Lower Limb Prosthetic Rehabilitation in Canada: A Survey Study

2019· article· en· W2908273576 sur OpenAlexaffvenueabout
Bita Imam, William C. Miller, Heather Finlayson, Janice J. Eng, Tal Jarus

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicineAmputationPhysical therapyHealth careService providerService (business)Physical medicine and rehabilitationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study describes prosthetic rehabilitation services provided to individuals who have had a lower limb amputation in Canada. Method: This cross-sectional survey study used an online survey to collect data from facilities that provide lower limb prosthetic rehabilitation; it included questions about approaches and types of service, therapies, focus of service, and health care providers. One representative from each facility was asked to complete the survey. Results: Of the 65 identified eligible facilities, 59 completed the survey (response rate = 90.8%). The majority of facilities ( n = 39; 66.1%) indicated that they provided both in-patient and outpatient prosthetic rehabilitation services. All facilities provided balance, coordination, and gait training as well as prosthetic fit education. Most facilities indicated that they had a physical therapist ( n = 58; 93.8%), an occupational therapist ( n = 52; 88.1%), and a prosthetist ( n = 52; 88.1%) on their team. Conclusions: The majority of the facilities surveyed provided both in-patient and outpatient services and had specialized health care provider teams. Future surveys are required to collect more specific information about prosthetic rehabilitation in Canada.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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