Effect of Ankle Plantar Flexor Spasticity Level on Balance in Patients With Stroke: Protocol for a Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lower limb spasticity after stroke can affect the balance and gait of patients with stroke. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the effects of ankle plantar flexor spasticity level on balance in patients with stroke. METHODS: Patients with stroke were recruited from neurology and physiotherapy clinics in Tehran, Iran. Based on the level of ankle plantar flexor spasticity according to the Modified Modified Ashworth Scale (MMAS), the eligible patients with stroke were divided into 2 groups: high spasticity (MMAS score≥2) and low spasticity (MMAS score<2). The primary outcome measures were the MMAS scores, Activities-Specific Balance Confidence questionnaire scores, eyes-open and eyes-closed posturography measures, and Timed Up and Go test results. The secondary outcome measures were the ankle passive range of motion and ankle joint proprioception. The t test, mixed model univariate analysis of variance, and Spearman rank correlation were used for statistical analysis. RESULTS: Data collection and statistical analysis are complete. The interpretation of results is underway. We expect the results to be published in winter 2020. CONCLUSIONS: We believe that patients with high ankle plantar flexor spasticity after stroke will demonstrate greater balance dysfunction, which will worsen with impaired proprioception, passive range of motion, and eyes closed. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/16045.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».