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Enregistrement W2982692270 · doi:10.1080/09638288.2019.1578421

Lower limb muscle synergies during walking after stroke: a systematic review

2019· review· en· W2982692270 sur OpenAlexaboutno aff
Tamaya Van Criekinge, Jordi L. Vermeulen, Keanu Wagemans, Jonas Schröder, Elissa Embrechts, Steven Truijen, Ann Hallemans, Wim Saeys

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationMedicineGaitPhysical therapyRehabilitationStroke (engine)Systematic reviewRectus femoris muscleAnkleTibialis anterior muscleMEDLINEElectromyographySkeletal muscleSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The aim of this systematic review was to determine the number of muscle synergies and the distribution of muscle weightings in stroke patients during gait.Material and Methods: This review is registered on PROSPERO (number: CRD42018088701) and is written following the PRISMA guidelines. A systematic search was conducted using following databases: PubMed, Web of Science, Naric, Cochrane and PEDro. Methodological quality was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale and data extraction (subject characteristics, outcome measures and walking protocols) was performed by two independent researchers. The amount and structure of the muscle synergies were the two main outcome measures.Results: In total, ten studies were included in this review. While four synergies are common in healthy controls, stroke patients often showed less synergies during gait. Synergies were determined by the number of muscles measured which varied greatly between studies. Only Tibialis Anterior, Soleus, Gastrocnemius and Rectus Femoris were assessed in all studies.Conclusions: A consensus regarding the amount and composition of muscle synergies in stroke patients is difficult. The majority observed three to four muscle synergies. The decrease in amount of synergies can be explained by merging of synergies, often seen in hip/knee extensors with plantar flexors and hip/knee extensors with knee flexors.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONMuscle synergy analyses are a powerful tool for assessing and classifying neurological deficits.A decreased amount of muscle synergies is related to impaired motor function.Differences in coordinated muscle activity was seen in the paretic and non-paretic side.Merging was often seen in hip/knee extensors with plantar flexors and hip/knee extensors with knee flexors.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,008
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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