Étude biomécanique comparative de la propulsion en fauteuil roulant manuel à celle sur un dynamomètre motorisé
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Un dynamomètre peut être utilisé en clinique ou en recherche pour évaluer et entraîner la technique de propulsion du fauteuil roulant manuel (FRM) chez des individus ayant une lésion de la moelle épinière. L’entraînement sur dynamomètre pourrait augmenter les aptitudes musculaires et cardiorespiratoires et optimiser la capacité de propulsion. Objectif : L’objectif principal de cette étude était de comparer les données spatio-temporelles, les forces appliquées aux cerceaux, la fréquence cardiaque, ainsi que les efforts mesurés et perçus entre la propulsion sur le terrain et celle sur un nouveau dynamomètre motorisé récemment développé à l'École de technologie supérieure. Matériel et méthodes : Dix-sept adultes ayant une lésion médullaire et utilisant un FRM ont été recrutés. Ils ont complété un test de propulsion sur 20 mètres dans un couloir (2 essais) et ont propulsé pendant une minute sur le dynamomètre (2 essais). Des roues instrumentées ont permis de mesurer les paramètres spatiotemporels et les forces appliquées aux cerceaux des roues du FRM lors des poussées. Des tests de Student et des corrélations de Pearson ont été utilisés afin d'analyser les principales mesures de résultat. Résultats: L'effort perçu, la fréquence cardiaque, la force tangentielle moyenne et maximale sont demeurés inchangés (p>0.05) entre les deux conditions. Une corrélation "très bonne" a été trouvée entre les conditions pour la force totale (r=0.89), la force tangentielle (r=0.91) et la puissance (r=0.90), et "bonne" pour l'efficacité mécanique (r=0.76). Conclusion : La biomécanique de propulsion sur le dynamomètre motorisé peut être comparée à celle du terrain relativement au patron de propulsion, mais ne simule pas exactement la propulsion sur le terrain en ce qui concerne l'intensité des paramètres spatio-temporels et la force totale.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".