Student Competition (Knowledge Generation) ID 1985159
Notice bibliographique
Résumé
Background When we walk, we swing our arms in rhythm with our legs due to neural connections in the spinal cord. Currently, rehabilitation protocols primarily focus on leg training to improve walking function. However, past research has highlighted the importance of engaging the arms in rehabilitative interventions through arm and leg cycling following an incomplete spinal cord injury (iSCI). Objectives The objective of this study is to determine if the application of non-invasive transcutaneous spinal cord stimulation (tSCS) paired with arm and leg cycling can improve walking for individuals with an iSCI. It is hypothesized that the addition of tSCS will activate previously inaccessible neural circuits within the spinal cord to produce significant improvements in walking capacity. Methods Individuals with an iSCI underwent arm and leg cycling training that was assisted by functional electrical stimulation applied to the main extensor muscles of the leg. tSCS was applied over the cervical and lumbar regions of the spinal cord. Training consisted of 1 hour of cycling, 5 days/week for 12 weeks. A series of clinical and biomechanical assessments were performed to assess changes in functional mobility. Results Preliminary results in three participants showed increases in maximal walking speed on the 10-metre walk test, increases in walking endurance on the 6-minute walk test, and improved balance on the Berg Balance Scale. Preliminary biomechanical results suggested that the addition of tSCS may reduce left-right asymmetry. Conclusions Arm and leg cycling paired with tSCS offers tremendous potential for improvements in walking function following an iSCI.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,890 | 0,813 |
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 ».