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Enregistrement W4390519273 · doi:10.1186/s42234-023-00133-2

Beyond pediatrics: noninvasive spinal neuromodulation improves motor function in an adult with cerebral palsy

2024· article· en· W4390519273 sur OpenAlexaff
Rahul Sachdeva, Kristin Girshin, Y Shirkhani, Parag Gad

Notice bibliographique

RevueBioelectronic Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair Discoveries
Organismes subventionnairesCerebral Palsy AllianceCerebral Palsy Alliance Research Foundation
Mots-clésCerebral palsyMinimal clinically important differenceMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyNeurorehabilitationNeuromodulationManual wheelchairSittingMotor functionGross Motor Function Classification SystemRehabilitationWheelchairRandomized controlled trialSurgeryStimulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regaining motor function in individuals with cerebral palsy (CP) has been predominantly studied in children, resulting in an underrepresentation of adults in research efforts. We tested the efficacy of noninvasive spinal neuromodulation with neurorehabilitation (Spinal Cord Innovation in Pediatrics; SCiP™ therapy). A 60-year-old CP participant underwent 8 weeks of SCiP™ therapy, resulting in significant motor recovery measured by 14.2-points increase in gross motor function measure (GMFM-88) score, ~ three times the Minimal Clinically Important Difference (MCID) of 5-points. This represented gains in kneeling, sitting, and walking functions. The improvement in GMFM-88 score was maintained above the MCID at the follow up visit (10.3 points above the baseline), twenty weeks following the last therapy session, indicating a persistent effect of the therapy. Our preliminary findings support the therapeutic promise of SCiP™ therapy for enhancing motor function in CP adults. Broader investigations are needed to establish its wider applicability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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