Student Competition (Knowledge Generation) ID 1985154
Notice bibliographique
Résumé
Background Exercising after spinal cord injury (SCI) is necessary to prevent or reduce secondary complications such as obesity, cardiovascular disease, or type II diabetes. The effects of SCI on muscle and autonomic functions determine type, duration, and intensity of exercise capacity. Although SCI exercise guidelines exist, achieving these recommendations requires a comprehensive understanding of how muscle and autonomic function affect a person’s exercise capability. Therefore, we reviewed the effect of SCI level on muscle and sympathetic function during exercise for those living with SCI to better develop strategies to achieve these guidelines. Methods A literature review of exercise, muscle control and SCI was performed to identify muscles innervated by each level and how key sympathetic tissues and organs required for exercise are affected by SCI. We identified spinal levels responsible for increasing heart rate, cardiovascular smooth muscle contraction, inducing sweat and activating adrenal glands since these are essential in maintaining high intensity and long duration exercise. We translated the information into a comprehensive user-friendly poster. Results A comprehensive graphical poster was developed for those living with SCI to understand and identify how their level of SCI affects their muscle and sympathetic function needed for optimal exercise and to meet exercise guidelines. Conclusions This infographic fills a void since this type of ‘person-centred’ information is lacking in the SCI and exercise field. The knowledge acquired through this infographic could further guide training practices and exercise modifications to increase exercise capacity and quality of life for those living with SCI.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,941 | 0,820 |
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 ».