Feasibility of delivering feedback through a virtual reality system for motor learning in children with cerebral palsy: a case study
Notice bibliographique
Résumé
recommend it to others.The operative technique for the procedure and postop course is discussed. Study Participants & Setting:The group consisted of 6 males and 6 females who presented to our Brachial Plexus Program.The average age at surgery was 14 years 8 months, ranging from 11 years 11 months to 17 years 6 months.The initial plexus lesion was global in 10 patients and Erb's palsy in 2. Materials/Methods: Each patient had operative correction of their flexion contracture, utilizing a modified distal humeral arthrolysis, combined with an anterior approach that consisted of soft tissue release and median nerve neurolysis.Post-operatively, the patients were immobilized in a well padded plaster cast in gravity extension for 2 weeks.Then each had serial casting for 4 weeks using a long arm drop out casting technique.Patients were instructed in home exercise program, consisting of range of motion and strengthening exercises.Night splinting in full extension was recommended for a year.Results: Pre-operative flexion contractures averaged 49.6 degrees (À35 to À60).Post-operative flexion contractures averaged À21.1 degrees (À15 to À27).Average pre-op active elbow flexion was 130.8 degrees (130 to 150).Average post-op active flexion was 124.2 (90 to 140).Of these patients, 4 had no change in active flexion, 4 had loss of flexion, and 4 had gain of some flexion.All twelve patients were pleased with their results and stated that they would recommend the procedure.Of the 10 patients with recorded DASH scores, the average pre-op was 37.4, and the average post-op was 13.7.No patient showed a worse post-operative DASH score.All twelve patients were satisfied with their result and would recommend it to other patients.Conclusions/Significance: These are the preliminary results of a novel approach to significant problem of form and body image referable to the elbow.The modified Outerbridge-Kashiwagi procedure, as developed by the authors, provided significant, permanent gains in elbow extension.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».