Post-Doc Competition (Knowledge Generation) ID 1985177
Notice bibliographique
Résumé
Background Heart Disease is the leading cause of death after spinal cord injury (SCI). Individuals with paraplegia develop hypertension and elevated arterial stiffness prior to their age matched peers. Overground exoskeleton training is becoming an increasingly prevalent form of exercise. In the general population, exercise training has been shown to reduce arterial stiffness. Recent RCT failed to show changes in arterial stiffness with arm ergometry or body weight supported treadmill training. Objectives The aim of this project is to determine the effect of Exoskeleton Exercise on changing arterial stiffness. Study Design The study setting will take place at a rehabilitation facility. The study will involve 34 sessions over the span of approximately 18-20 weeks. The key intervention utilized in the investigation will be an Overground EksoNR gait and balance training program. The primary outcome measure will be carotid-femoral pulse wave velocity (cfPWV) and secondary measures will include heart rate (HR), blood pressure (BP), waist circumference (WC), and oxygen saturation (SpO2). Statistical Analysis will involve mean changes at baseline, midway, and end of study. Methods The 34-session (2x/week for ∼18 weeks) rehabilitation protocol will focus on using the EksoNR for overground gait and balance activities. For measurement of cfPWV, two transcutaneous Doppler flowmeters will be used at the common carotid and femoral artery. To calculate cfPWV, the distance travelled by the pulse is divided by the average pulse transit time (PTT). Hypothesis The 18-week Exoskeleton Program would improve arterial stiffness (cfPWV) in individuals with chronic incomplete SCI/D.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,948 | 0,877 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».