Techniques for Measuring the Fluctuation of Residual Lower Limb Volume in Clinical Practices: A Systematic Review of the Past Four Decades
Notice bibliographique
Résumé
Increased pressure and shear stress distributions at the limb–socket interface are hypothesised to result from changes in the residual limb shape and volume, which can cause socket fit difficulties. Accurate residual limb volume measurements may aid clinicians in developing strategies to accommodate volume fluctuations. This review primarily aims to analyse the techniques available for measuring the residual lower limb volume that may be used in clinical settings, as documented in the works published over the previous four decades. A comprehensive search of articles in PubMed, ScienceDirect, Web of Science, and Google Scholar identified 904 articles, and further analysis resulted in only 39 articles being chosen to be analysed. Based on the findings, there are nine techniques available to measure the residual limb volume: water displacement, anthropometric measurement, contact probes, optical scanning, spiral X-ray computed tomography (SXCT), magnetic resonance imaging (MRI), ultrasound, laser scanning, and bioimpedance. Considering the variety of techniques for determining residual limb volume, it is critical to choose the ones that best suit clinicians’ objectives, and each technique has potential sources of error that should be avoided by taking precautionary action. A comprehensive study of the measurement techniques is needed since researchers have developed and extensively utilised many new measuring devices, especially handheld 3D laser scanners.
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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 | 0,009 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».