Student Competition (Knowledge Generation) ID 1985170
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives Functional electrical stimulation (FES)-assisted arm and leg (A&L) cycling is an effective rehabilitative intervention for improving walking following an incomplete spinal cord injury (SCI). The goal of this study was to assess the potential benefits of combining transcutaneous spinal cord stimulation (tSCS) with A&L cycling to potentially improve functional mobility and activities of daily living for persons living with motor complete SCI. Methods This is a case study of a participant with AIS B SCI. The participant has been undergoing FES-assisted A&L cycling training combined with cervical and lumbar tSCS (1 hr/day, 5 days/week) for 37 weeks. Assessments were performed pre-training and every 6 weeks thereafter and include the International Standards for Neurological Classification of SCI (ISNCSCI), time able to stand while assisted, and training load of each exercise session. Results Although there were no changes in the ISNCSCI scores, the duration of assisted standing increased from 10s per-training to 33.5s at 36 weeks post-training. Interestingly, the addition of tSCS enhanced standing duration to 38.5s. Moreover, the total power output exerted by the participant consistently increased over time. Conclusion This study provides, for the first time, evidence that FES-assisted A&L cycling paired with non-invasive tSCS can be safely completed after severe SCI and leads to improvements in training load and assisted standing. Additional assessments will be incorporated to further identify improvements in function and quality of life. Future work will assess the benefits of using epidural spinal cord stimulation combined with A&L cycling after motor complete 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,899 | 0,809 |
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 ».