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Enregistrement W7132504725

СРАВНЕНИЕ НА КОМПЮТЪРИЗИРАНИ СПРЯМО КОНВЕНЦИОНАЛНИ УПРАЖНЕНИЯ И УСТАНОВЯВАНЕ НА ТЯХНАТА ОПТИМАЛНА ЧЕСТОТА, ИНТЕНЗИВНОСТ И ПРОДЪЛЖИТЕЛНОСТ ПРИ АРТРОПЛАСТИКА НА ТАЗОБЕДРЕНАТА СТАВА

2023· dissertation· W7132504725 sur OpenAlexaboutno aff
Daniela Kovacheva-Predovska

Notice bibliographique

RevueBulgarian Portal for Open Science · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)ArthritisJoint (building)Rheumatoid arthritis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В резултат на ескалиращото нарастване на броя на хората, страдащи от остеоартрит на тазобедрената става(ТБС), дължащо се на застаряването на популацията и увеличаващия се брой на хора с наднормено тегло и заседнал начин на живот в световен мащаб, броя на извършените артропластики на ТБС се увеличават с бърз темп.С увеличение на нуждата от тазобедрено ендопротезиране, нараства нуждата от следоперативно възстановяване. Целта на настоящия труд е да се сравни ефективността на компютъризирани спрямо ковенционални лечебни упражнения в България, като се установи тяхната оптимална честота, продължителност и интензивност при пациенти след артропластика на ТБС. Задачите: Да се сравни ефективността на компютъризираните спрямо конвенционалните упражнения в ранната рехабилитация при пациенти след артропластика на ТБС чрез сравнителен анализ на резултатите от мануално мускулно тестуване (ММТ), ъглометрия, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index, Harrison hip score test и тестове за походка, тъй като липсват аналогични проучвания в България и да се установи оптималната честота, продължителност и интензивност на компютъризираните и конвенционалните лечебни упражнения в ранната рехабилитация при пациенти след артропластика на тазобедрената става, тъй като липсват международни проучвания върху тези най-важни кинезитерапевтични параметри. Материали и Методи: Изследването обхваща общо 110 пациенти, всичките оперирани от един и същи ортопед, с един и същ оперативен достъп (лате

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,011

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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