All hands on deck: <scp>The</scp> multidisciplinary rehabilitation assessment and management of hand function in persons with neuromuscular disorders
Notice bibliographique
Résumé
Hand function is important in every aspect of our lives. Across a wide range of neuromuscular disorders-inherited ataxias, motor neuron diseases, polyneuropathies, and myopathies-people can experience losses in hand strength, tone, movement, dexterity, joint range, and sensation. Such changes can adversely affect function and independence in daily activities, reducing participation and quality of life. People with neuromuscular disorders (pwNMD) known to involve the hand should be assessed at regular intervals for changes both clinically and using impairment, performance, function, and patient-reported outcome measures as appropriate. A patient-centered approach to management is recommended, with clinicians partnering with the individual, their caregivers and the interprofessional teams to create personalized solutions that can overcome barriers to participation and best meet the goals of individuals affected by neuromuscular disorders. Management strategies should be multifaceted, and may include exercise, orthoses, assistive devices, technological solutions, environmental or task adaptations, medications, and/or surgery. Exercise recommendations and orthoses should be individualized and evolve based on disease progression, impairments, and functional limitations. While medications and surgery have a small role for specific clinical situations, there is a plethora of assistive and technological solutions to assist with basic and instrumental activities of daily living, work/education, and leisure for pwNMD with reduced hand function. In addition, clinicians should advocate for appropriate accommodations for reduced hand function at work/school, and the development of and adherence to legislation supporting accessibility and inclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».