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Enregistrement W4388836197 · doi:10.2196/53084

Potential Effects of an Exoskeleton-Assisted Overground Walking Program for Individuals With Spinal Cord Injury Who Uses a Wheelchair on Imaging and Serum Markers of Bone Strength: Pre-Post Study

2023· article· en· W4388836197 sur OpenAlexaffvenue
Alec Bass, Suzanne N. Morin, Michael Guidea, J. Lam, Antony D. Karelis, Mylène Aubertin‐Leheudre, Dany H. Gagnon

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBone mineralSpinal cord injuryOsteoporosisFemoral neckFemurTibiaQuantitative computed tomographyParaplegiaSpinal cordPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As many as 60% of individuals use a wheelchair long term after a spinal cord injury (SCI). This mode of locomotion leads to chronic decline in lower-extremity weight-bearing activities and contributes to the development of severe sublesional osteoporosis and high rates of fragility fracture. Overground exoskeleton-assisted walking programs provide a novel opportunity to increase lower-extremity weight bearing, with the potential to improve bone health. OBJECTIVE: The aim of the study is to measure the potential effects of an exoskeleton-assisted walking program on lower-extremity bone strength and bone remodeling biomarkers in individuals with chronic (≥18 months) SCI who use a wheelchair. METHODS: In total, 10 participants completed a 16-week exoskeleton-assisted walking program (34 individualized 1-hour sessions, progressing from 1 to 3 per week). Bone mineral density and bone strength markers (dual-energy x-ray absorptiometry: total body, left arm, leg, total hip, and femoral neck and peripheral quantitative computed tomography: 25% of left femur and 66% of left tibia) as well as bone remodeling biomarkers (formation=osteocalcin and resorption=C-telopeptide) were measured before and after intervention and compared using nonparametric tests. Changes were considered significant and meaningful if the following criteria were met: P<0.1, effect size ≥0.5, and relative variation >5%. RESULTS: Significant and meaningful increases were observed at the femur (femoral neck bone mineral content, bone strength index, and stress-strain index) and tibia (cortical cross-sectional area and polar moment of inertia) after the intervention (all P<.10). We also noted a decrease in estimated femoral cortical thickness. However, no changes in bone remodeling biomarkers were found. CONCLUSIONS: These initial results suggest promising improvements in bone strength markers after a 16-week exoskeleton-assisted walking program in individuals with chronic SCI. Additional research with larger sample sizes, longer interventions (possibly of greater loading intensity), and combined modalities (eg, pharmacotherapy or functional electrical stimulation) are warranted to strengthen current evidence. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03989752; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03989752. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/19251.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,358 · 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
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

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