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Enregistrement W7046555757

Développer un modèle cinématique de mobilisation précoce pour les blessés médullaires

2024· other· fr· W7046555757 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2024
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGloomIndustrial equipmentLower limb
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les lésions médullaires sont parmi les événements les plus catastrophiques qu'un individu puisse subir, entraînant une perte majeure de fonctions motrices et sensorielles. Après une telle lésion, la mobilisation précoce est cruciale pour récupérer les fonctions perdues, et il est essentiel qu’elle soit initiée le plus tôt possible, soit dans les 48 heures suivant l'intervention chirurgicale de la colonne vertébrale. L'initiative de mobilisation dans ce délai critique est uniquement pratiquée à l'hôpital du Sacré-Coeur de Montréal, où les patients bénéficient d'une mobilisation par ergomètre cyclique passif. Les séances actuelles se concentrent sur la sécurité des patients, la surveillance de leurs signes vitaux et leur confort pendant l'exercice. Pour aller au-delà de cette approche et explorer la possibilité d'adapter individuellement les séances pour optimiser la récupération à long terme, une étude approfondie a été entreprise. Cette étude a utilisé le modèle FullBody d’OpenSim pour estimer la biomécanique des membres inférieurs des patients médullaires. Le modèle a été ajusté aux dimensions morphologiques des patients afin de reproduire le plus fidèlement possible des mouvements réels. La mise à l'échelle manuelle s'est avérée hautement efficace pour adapter précisément le modèle FullBody à une gamme variée de tailles de segments corporels. De plus, la capacité du modèle à reproduire des poses statiques et des mouvements des jambes a été confirmée comme étant très précise. Sur les 14 séances de vélo prévues par patient, 6 ont nécessité un équipement comprenant des marqueurs réfléchissants, un système de suivi de trajectoire de marqueurs Optitrack, des capteurs électromyographiques avec des électrodes et deux semelles de pression. Leur placement et leur calibration ont été vérifiés pour l'analyse du mouvement de pédalage. L'étude des relations biomécaniques lors de l’exercice cyclique passif chez des sujets médullaires a montré une corrélation entre les mouvements articulaires et les étirements musculaires, mais n'a pas permis d'identifier de lien clair avec les stimulations électriques des muscles ou les forces de pression. En analysant l'impact des paramètres d'amplitude du pédalier et de vitesse de pédalage, il a été constaté que ces paramètres influençaient significativement les étirements musculaires et les mouvements articulaires, offrant ainsi la possibilité de contrôler ces aspects biomécaniques en ajustant les réglages de l’ergomètre cyclique. Cette étude paramétrique a également permis d'identifier un effet patient important, signifiant que la morphologie des sujets médullaires est à prendre en compte pour ajuster les paramètres d’utilisation de l’ergomètre. L'adaptation personnalisée des paramètres de pédalage pourrait ainsi améliorer la stimulation des jambes des sujets, avec des différences notables selon la taille des patients. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour confirmer ces observations préliminaires.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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