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Enregistrement W2976786320

Adapting Isokinetic Dynamometry for Individuals with Transtibial Amputations

2019· article· en· W2976786320 sur OpenAlexaff
Oscar Ortiz, Ashirbad Pradhan, Victoria Chester, Usha Kuruganti

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationProsthesisPhysical therapyMedicineSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transtibial amputations impact one’s ability to perform activities of daily living. Continuous load bearing on the intact limb during ambulation and standing can lead to strength asymmetries in the lower limbs. Objective assessment of strength asymmetries in lower extremity muscles is critical as transtibial amputees are prone to several secondary conditionsstemming from these musculoskeletal imbalances. Isokinetic dynamometry has been used to safely evaluate muscle asymmetries, but testing is usually performed using the participant’sown prosthesis which can vary in available range of motion and suspension method. Furthermore, this methodology excludes those who are not prosthesis users. The purpose of this research was to design, build and test a transtibial adapter for dynamometry that can be used on the residual limb with or without a prosthesis for objective assessment of leg strength. Clinical feedback was sought from one transtibial amputee regarding the usability and comfort of the adapter while performing an isokinetic knee extension/flexion task. The participant was capable of completing the knee contractions without any reported pain or discomfort, suggesting that our prototype may be an option to adapt dynamometry for this population. Further research with the prototype with a larger sample and more contraction conditions is needed to further assess whether the design presented is a viable option to adapt dynamometry for transtibial amputees.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,489

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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