MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378648845 · doi:10.1152/physiol.2023.38.s1.5796080

Effects of an exoskeleton-assisted walking program on bone strength in wheelchair individuals with spinal cord injury: A preliminary study using imaging and serum biomarkers

2023· article· en· W4378648845 sur OpenAlexaffabout
Alec Bass, Suzanne N. Morin, Michael Guidea, J. Lam, Rami Hammad, Mylène Aubertin‐Leheudre, Dany H. Gagnon

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalMcGill UniversityUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryBone mineralOsteoporosisTibiaFemurBone densityPopulationSpinal cordWeight-bearingPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lower extremity weight bearing is a key determinant in maintaining bone density and strength. Approximately 60% of individuals with chronic spinal cord injury use a wheelchair long-term as their primary mode of locomotion—leading to a substantial reduction in lower extremity weight bearing. Unfortunately, this contributes to the development of severe sub-lesional osteoporosis, particularly at the femur and tibia, with fragility fracture rates twice those reported among the general population. Overground exoskeleton-assisted walking programs provide a novel opportunity to increase lower extremity weight bearing and mobility which may strengthen bone and mitigate fracture risks and associated complications. OBJECTIVES: To measure the immediate effects of an exoskeleton assisted walking program on lower-extremity bone strength and serum bone biomarkers in individuals with a spinal cord injury who use a wheelchair as their primary mode of locomotion. METHODS: Ten participants completed a 16-week exoskeleton assisted walking program incorporating 34 individualized 1-hour sessions, progressing from 1 to 3 sessions per week. Outcomes were measured immediately before and after completion of the intervention (±7 days). Mechanical bone properties (density, mineral content, geometry and strength indexes) were assessed using dual-energy X-ray absorptiometry (left hip, left arm, left leg) and peripheral quantitative tomography (25% left femur, 66% left tibia). Bone turnover biomarkers (bone formation = osteocalcin, bone resorption = telopeptide-c collagen) and 25-hydroxyvitamine D were assessed using fasting blood samples. Wilcoxon signed-ranked tests were used to determine pre versus post differences ( p<0.05) in outcomes and standardized effect sizes (ES) were computed. RESULTS: At the femur, statistically significant increases in cortical bone mineral density (ES=0.652) and stress-strain index (ES=0.889), as well as decreases in cortical bone mineral content (ES=0.889), cortical cross-sectional area (ES=0.889) and cortical thickness (ES=0.849) were observed. At the tibia, a statistically significant increase in polar moment of inertia (ES=0.790) was observed. Levels of 25-hydroxyvitamine D increased significantly (ES=0.693). CONCLUSION: The completion of a 16-week exoskeleton-assisted walking program elicits promising bone responses. However, due in part to a lack of statistical power, the clinical significance of these findings as well as the ultimate effect on bone strength and fracture risk remains to be confirmed. Larger clinical trials are needed. Longer intervention durations, as well as multimodality interventions (e.g., functional electrical stimulation, pharmacotherapy, dietary) may ultimately prove to be the most effective. This work was supported by the Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS, grant #252532) and the John R. Evans Leaders Fund of the Canada Foundation for Innovation (grant #36243). This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2023 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysiologyMême sujetSpinal Cord Injury ResearchTravaux en français237 207