Student Competition (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1986706
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective Exoskeletons are promising tools for motor rehabilitation in spinal cord injury/disease (SCI/D); however, optimal therapeutic dose parameters are unknown. This study aimed to identify the dose and dosage of exoskeleton training for functional gait restoration in individuals with SCI/D. Design/Methods A systematic review (inception-03/31/2022) included CINAHL Complete Embase, Emcare Nursing, MedLine and Web of Science databases. Studies with ≥ 5 adults (≥16 years, any level/nature) who underwent exoskeleton-based overground gait rehabilitation and reporting 3 of 4 dose (e.g., session duration and number of sessions) and dosage (e.g., frequency of sessions, intervention duration) parameters, and at least one gait outcome measure were included. Results Of 977 studies, 964 were excluded. With 19 studies remaining, 13 included functional restoration as their therapeutic intent. Of those, 11 reported statistically significant changes and were considered for recommendation. The functional restoration ranged from 10 to 51.5 sessions, 2 to 5 sessions a week, for 3 to 12 weeks, with a duration of 45-90-minutes per session. Altogether, the data suggest that exoskeleton-based functional gait restoration would be best achieved using protocols that encompass 60-minute sessions, 3 times a week, for over 8 weeks (total of 24 sessions). Conclusions Despite the high variability of dose and dosage parameters reported, significant improvements in functional performance were associated with overground exoskeleton use in most studies. The lack of therapeutic standards, however, compromises translation to clinical settings. This review provides evidence-based clinical practice recommendations for functional restoration in individuals with SCI/D to inform future functional restoration training paradigms.
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 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 | 0,010 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,671 | 0,259 |
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 ».