Exoskeleton gait training to improve lower urinary tract function in people with motor-complete spinal cord injury: A randomized pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary aim of this study was to determine the feasibility of delivering an exoskeleton-assisted walking intervention targeting lower urinary tract function in people with motor-complete spinal cord injury. Secondary aims were to determine if exoskeleton walking activates the pelvic floor muscles, and compare 2 exoskeleton programmes regarding lower urinary tract function. DESIGN: Randomized pilot trial. SUBJECTS: Adults with motor-complete spinal cord injury at or above T10. METHODS: Participants were randomized to receive Ekso or Lokomat training. Feasibility outcomes included recruitment rate, adherence, and adverse events. Pelvic floor muscle electromyography was recorded during walking. Urodynamic studies, 3-day bladder diary, and Qualiveen-30 were administered pre- and post-training. RESULTS: Twelve people were screened and 6 people enrolled in the study. Two subjects withdrew from unrelated reasons. There was one adverse event. Pelvic floor muscle activity was greater in the Ekso group. Lower urinary tract function did not clearly change in either group. CONCLUSION: This pilot study demonstrates the feasibility of delivering an exoskeleton training programme targeting lower urinary tract function. Ekso-walking elicits pelvic floor muscle activity, but it remains unclear how locomotor training impacts lower urinary tract function.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».