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Enregistrement W4408313554 · doi:10.14740/jocmr6179

Evaluating Grasp Function in Patients With Chronic Inflammatory Demyelinating Polyneuropathy Using Dynamometers: A Comprehensive Review

2025· review· en· W4408313554 sur OpenAlexvenueno aff
Periklis Tsoumanis, Theocharis Chatzoglou, Thomas Iraklis Smyris, Christos Stefanou, Dimitris Tsoumanis, Stefanos K Stefanou, Kostas Tepelenis, Alexandra Barbouti, Aikaterini Marini, Paraskevas Zafeiropoulos, Dimitrios Varvarousis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic inflammatory demyelinating polyneuropathyGRASPDynamometerPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyBiomedical engineeringImmunologyMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) is a progressive neurological disorder characterized by weakness and impaired sensory function due to damage to peripheral nerves. Evaluating grasp function is critical for understanding the impact of CIDP on patients' daily activities and guiding rehabilitation strategies. This comprehensive review examines the role of dynamometers in quantifying grip strength deficits, tracking disease progression, and assessing treatment outcomes in CIDP patients. Key findings highlight the utility of dynamometers in quantifying grip strength deficits, tracking disease progression, and evaluating treatment outcomes. The review also explores methodological considerations, such as standardizing testing protocols and integrating dynamometric measurements with clinical scales. By providing insights into the functional impairments associated with CIDP and the effectiveness of therapeutic interventions, this review underscores the role of dynamometry in advancing patient care and enhancing the quality of life for individuals living with this condition. Future research directions include the development of more sensitive dynamometric tools and longitudinal studies to better understand the relationship between grip strength and overall disease trajectory in CIDP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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