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Enregistrement W4247184129 · doi:10.2196/preprints.19251

Effects of an Overground Walking Program With a Robotic Exoskeleton on Long-Term Manual Wheelchair Users With a Chronic Spinal Cord Injury: Protocol for a Self-Controlled Interventional Study (Preprint)

2020· preprint· en· W4247184129 sur OpenAlexaffabout
Alec Bass, Mylène Aubertin‐Leheudre, Claude Vincent, Antony D. Karelis, Suzanne N. Morin, Michelle McKerral, Cyril Duclos, Dany H. Gagnon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessSpinal cord injuryPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineExoskeletonPsychosocialWheelchairPowered exoskeletonSpinal cordComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND In wheelchair users with a chronic spinal cord injury (WUSCI), prolonged nonactive sitting time and reduced physical activity—typically linked to this mode of mobility—contribute to the development or exacerbation of cardiorespiratory, musculoskeletal, and endocrine-metabolic health complications that are often linked to increased risks of chronic pain or psychological morbidity. Limited evidence suggests that engaging in a walking program with a wearable robotic exoskeleton may be a promising physical activity intervention to counter these detrimental health effects. OBJECTIVE This study’s overall goals are as follows: (1) to determine the effects of a 16-week wearable robotic exoskeleton–assisted walking program on organic systems, functional capacities, and multifaceted psychosocial factors and (2) to determine self-reported satisfaction and perspectives with regard to the intervention and the device. METHODS A total of 20 WUSCI, who have had their injuries for more than 18 months, will complete an overground wearable robotic exoskeleton–assisted walking program (34 sessions; 60 min/session) supervised by a physiotherapist over a 16-week period (one to three sessions/week). Data will be collected 1 month prior to the program, at the beginning, and at the end as well as 2 months after completing the program. Assessments will characterize sociodemographic characteristics; anthropometric parameters; sensorimotor impairments; pain; lower extremity range of motion and spasticity; wheelchair abilities; cardiorespiratory fitness; upper extremity strength; bone architecture and mineral density at the femur, tibia, and radius; total and regional body composition; health-related quality of life; and psychological health. Interviews and an online questionnaire will be conducted to measure users’ satisfaction levels and perspectives at the end of the program. Differences across measurement times will be verified using appropriate parametric or nonparametric analyses of variance for repeated measures. RESULTS This study is currently underway with active recruitment in Montréal, Québec, Canada. Results are expected in the spring of 2021. CONCLUSIONS The results from this study will be essential to guide the development, implementation, and evaluation of future evidence-based wearable robotic exoskeleton–assisted walking programs offered in the community, and to initiate a reflection regarding the use of wearable robotic exoskeletons during initial rehabilitation following a spinal cord injury. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT03989752; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03989752 INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/19251

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,006

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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