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Enregistrement W2913153258 · doi:10.33137/cpoj.v1i2.32014

CHANGES IN POSTURAL STEADINESS FOLLOWING TRANS-TIBIAL AMPUTATIONS

2018· article· en· W2913153258 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Douglas Henness, Arianna Medema, Kendra Steinhorst, Robert Moauro, Michael Reuland, Robert Whelan, Shawna Kester, Hamid Bateni

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmputationAccidentalMedicinePhysical medicine and rehabilitationOrthoticsPopulationPhysical therapyPsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION
 Increased risk of falling following amputation is well documented in literature.1 As the amputee population ages, accidental falls become a greater problem. Trans- tibial amputations are one of the most common levels of amputation. We hypothesized that postural steadiness is deteriorated following trans-tibial amputation as compared to age matched younger adults.
 Abstract PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/32014/24433
 How to cite: Henness D, Medema A, Steinhorst K, Moauro R, Reuland M, Whelan R, Kester S, Bateni H. CHANGES IN POSTURAL STEADINESS FOLLOWING TRANS-TIBIAL AMPUTATIONS. CANADIAN PROSTHETICS & ORTHOTICS JOURNAL, VOLUME 1, ISSUE 2, 2018; ABSTRACT, POSTER PRESENTATION AT THE AOPA’S 101ST NATIONAL ASSEMBLY, SEPT. 26-29, VANCOUVER, CANADA, 2018. DOI: https://doi.org/10.33137/cpoj.v1i2.32014
 Abstracts were Peer-reviewed by the American Orthotic Prosthetic Association (AOPA) 101st National Assembly Scientific Committee. 
 http://www.aopanet.org/

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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