Student Competition (Technology Innovation) ID 1985239
Notice bibliographique
Résumé
Background Deep vein thrombosis (DVT) is a blood clot that forms in the deep veins and is the third most common cardiovascular disease today. One of the causes of DVT is venous stasis. Current methods of DVT prevention include anticoagulants and mechanical prophylaxis. Anticoagulant use is contraindicated in individuals with bleeding risks and mechanical interventions are often cumbersome and uncomfortable. Objective The overall goal of this project is to investigate a novel method for DVT prevention, termed intermittent electrical stimulation (IES). The current study investigated the effects of IES on healthy typical as well as post-stroke persons. Method Of the 32 participants, 22 were healthy subjects from Edmonton, and 10 were inpatient post-stroke subjects at the Glenrose Rehabilitation Hospital, Edmonton. A two-channel stimulator was used to administer IES through electrodes placed on the posterior and anterior sides of the leg and was applied in increasing stimulation amplitudes to the gastrocnemius muscle and the resulting plantar flexion force and changes in popliteal and femoral venous velocities were recorded for each stimulation respectively using B-mode ultrasound. Results IES-induced contractions produced significant increases in venous flow compared to baseline. Small contractions induced by comfortable levels of stimulation in typical and in post-stroke persons were sufficient to increase flow in the popliteal and femoral veins. Conclusion The results indicate that IES can sufficiently increase venous flow to prevent venous stasis and is comfortable for end users. Incorporation of IES into a clinical device could provide a feasible and effective alternative for DVT prophylaxis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,922 | 0,789 |
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 ».