REHABILITATION AFTER LOWER LIMB AMPUTATION: BETWEEN FUNCTIONAL RECOVERY AND QUALITY OF LIFE
Notice bibliographique
Résumé
Below knee amputation is a big operation with far-reaching effects on the physical, psychological and social life of the patient.The most common reasons for an amputation are vascular disease, diabetes complications and traumatic injuries.In worldwide epidemiological research amputation rates scored highly with wide differences according to the country and access of medical service.For instance, one rate of 22.5 cases/100 000 per year was reported in Canada, with predomination in males over the age group of 65 years.The rate of amputation among American Indians is also three times the U.S. average.The use of procedures is extremely variable in European and Asian countries, with the highest rates being found for UK and the lowest for Japan.In the United States, hospitalization rates for non-traumatic amputation of a lower extremity decreased by over 50% from 1988 to 2008.In Germany and Italy also, prevalence of amputations among the elderly patients with complicated diabetes or PAD is very high.Objective: To review the scientific research regarding physical therapy of individuals with lower limb amputation.Materials and methods.A literature search was performed in the Scopus, PubMed and Google Scholar databases with search terms related to rehabilitation after LLA.Different dimensions of postamputation rehabilitation -physical, psychosocial, and emotional recovery -are useful for patients to start prior to surgery.Early physiotherapy, choice of prosthesis and psychological therapy are important in the rehabilitation process.End, virtual rehabilitation electrostimulation, mirror therapy and hydrotherapy have been demonstrated effective particularly in various stages of treatment.In the elderly, multidisciplinary treatment in conjunction with the individualization of loads and recovery phases with a slow progression can enhance success.It has been demonstrated ( , , ) 10(56) 2025 ( , , ) 10(56) 2025
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».