Multimodal Fall Risk Prediction in Neurorehabilitation: Preliminary data from an Integrated Model of Clinical, Functional, and Cognitive Parameters with Machine Learning Validation
Notice bibliographique
Résumé
We are proud to announce the 5th International Congress on Neurorehabilitation and Neural Repair organized by the Dutch, Belgian and German Societies for Neurorehabilitation and the Association of Chartered Physiotherapists in Neurology in the United Kingdom which will bridge the gap between neuroscience and practice.This 3-day meeting is focused on the most recent advances in neurorehabilitation research ready for translation, providing opportunities to share knowledge, experience, and most recent developments in the identification of biomarker of neuronal recovery, the added value of using innovative devices including robotics in the field of neurorehabilitation.The scientific program will include the most distinguished invited speakers in the field of neuroplasticity and neurorehabilitation, and will be dedicated to the management of most common problems such as gait and balance control, understanding and predicting motor recovery including management of spasticity, cognitive impairments, and implementation strategies of evidence in the field of neurorehabilitation such as stroke, Parkinson's disease and MS.This multidisciplinary conference will be important for all professionals dedicated to neurorehabilitation such as physicians, neurologists, physical and occupational therapists, nurses, movement scientists, bioengineers as well as those who are more involved in the management of neurorehabilitation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».