Functional electrical stimulation as a tool to restore motor control after spinal cord injury: translation to clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Functional electrical stimulation (FES) is a therapeutic tool that may augment motor recovery after spinal cord injury/disease (SCI). It involves applying an electrical current to muscles and/or peripheral nerves to facilitate functional movements, such as walking and reaching. Despite the potential therapeutic benefits of FES, and the considerable investment into its research and development, FES is not widely used in clinical practice. AREAS COVERED: In this narrative review, we examine this research-to-practice gap. PubMed and Google Scholar were searched using keywords related to the population, constructs and context of interest. We provide an orientation to SCI and summarize how FES may facilitate motor recovery. Using the Knowledge-to-Action Framework as a guide, we demonstrate how co-design and implementation strategies can be incorporated into FES device development and research to aid clinical translation in SCI rehabilitation. Based on prior literature, we provide recommendations for researchers and technology developers: 1) collaborate with implementation scientists, 2) adopt participatory methods, 3) use a knowledge translation framework as a guide, 4) thoroughly understand implementation barriers and facilitators, and 5) budget time for implementation. EXPERT OPINION: Greater focus on clinical implementation is needed in the FES research field to address the current research-to-practice gap.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».