Associations between partial foot amputation level, gait parameters, and minimum impairment criteria in para-sport: A research study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Altered biomechanics due to amputation can contribute to substantial limitations, influencing sporting activities. Individuals with lower extremity amputations or congenital lower limb deficiency are encouraged to participate in para-sports. However, to compete in Paralympic sports, the candidate must have an impairment that results in lower extremity loss of function and meets or exceeds the sport's minimum impairment criteria (MIC). This review will focus on the MIC for competitive wheelchair tennis. Limb deficiency is known as one of the MIC used to regulate participation in competitive para-sports since it impacts gait, kinematics, and biomechanics of both the upper and lower body. Notwithstanding, it is questionable whether the MIC concerning limb deficiency is set at the correct level for determining eligibility for participating in Paralympic sports. This study aims to provide an overview of the evidence examining the impact of different partial foot amputation (PFA) levels on gait as a proxy for sporting performance. This scoping review will be based on a 6-step methodological framework and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis, extension for scoping reviews (PRISMA-ScR). Studies will be selected from PubMed, Embase, CINAHL, and SPORTDiscus. Two authors will screen the titles/abstracts independently. Selected studies will be scrutinised, and the same authors will extract data. Findings will be relevant to informing the evidence-based development of MIC for lower limb impairment after PFA and may be extrapolated to specific Paralympic sports, including wheelchair tennis. Results will be disseminated through scientific publications and conferences to audiences interested in Paralympic sports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».