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Enregistrement W4300955091

Effects of Physiotherapy and Occupational Therapy in A Case with Winchester Syndrome

2013· article· en· W4300955091 sur OpenAlexaboutno aff
Songül ATASAVUN UYSAL, İ. Alemdaroğlu, Öznur Yılmaz, Hülya Kayıhan, Aynur Ayşe Karaduman

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTumors and Oncological Cases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç: Çalışmanın amacı, Winchester Sendromu olan bir vakada fizyoterapi ve ergoterapinin etkilerini araştırmaktır. Gereç ve yöntem: Bu raporda, Winchester Sendromu olan 13 yaşında bir erkek çocuğu ve uygulanan fizyoterapi ve ergoterapi yaklaşımları sunuldu. Kamakura’s El Kavramaları Değerlendirme Yöntemi ve Kanada Aktivite Performans Ölçeği, el becerileri ve günlük yaşam aktivitelerindeki performansı değerlendirmek için kullanıldı. Cümleleri yazma süresi ve el fonksiyonları Jebsen Taylor El Fonksiyon Testi ile değerlendirildi. İnce motor beceriler Bruininks-Oseretsky Motor Beceri Testi’nin ince motor beceri alt testi ile, günlük yaşam aktiviteleri çocuklar için Fonksiyonel Bağımsızlık Ölçeği (WeeFIM) ile ve yaşam kalitesi Çocuk Sağlık Değerlendirme Anketi (CHAQ) ile değerlendirildi. Olgunun eklem hareket açıklığı ve postür analizi yapıldı. Fiziksel fonksiyonları ve motor becerileri artırmaya yönelik fizyoterapi ve ergoterapi yaklaşımlarını içeren egzersiz ve aktivite çalışmaları planlandı, 6 ay boyunca düzenli olarak haftada 3 gün uygulandı. Sonuçlar: Olgunun eklem hareket açıklığı, günlük yaşam aktivitelerindeki bağımsızlığı, yaşam kalitesi ve aktivite katılımının tedavi sonrasında arttığı bulundu. Tartışma: Winchester sendromlu vakalarda fizyoterapi ve ergoterapi yaklaşımları önemli bir tedavi seçeneği olabileceği sonucuna varıldı

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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