MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132432316

Comparison of computerized versus conventional exercise and establishing their optimal frequency, intensity and duration in hip arthroplasty

2023· dissertation· W7132432316 on OpenAlexaboutno aff
Ковачева-Предовска, Даниела Николова // Kovacheva-Predovska, Daniela Nikolova

Bibliographic record

VenueBulgarian Portal for Open Science · 2023
Typedissertation
Language
FieldMedicine
TopicOrthopaedic implants and arthroplasty
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDuration (music)Intensity (physics)Hip arthroplastyArthritisArthroplasty
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

ЦЕЛ, ЗАДАЧИ, ХИПОТЕЗИ. ЦЕЛ: Целта на настоящето проучване е да се сравни и проучи ефективността на компютъризирани спрямо конвенционални лечебни упражнения в България, като се установи тяхната оптимална честота, интензивност и продължи-телност в ранната рехабилитация при пациенти след артропластика на тазо-бедрената става. ЗАДАЧИ: За постигане на целта си поставихме следните задачи: – Да се сравни ефективността на компютъризираните спрямо конвен-ционалните 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. – 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. ХИПОТЕЗИ: – Компютъризираните и конвенционалните лечебни упражнения имат съизмерим положителен ефект в ранния етап на рехабилитацията при пациенти след артропластика на ТБС. – С нарастване на честотата, продължителността и интензивността на компютъризираните и конвенционалните лечебни упражнения, нараства и тяхната ефективност.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.343
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.353
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBulgarian Portal for Open ScienceSame topicOrthopaedic implants and arthroplastyFrench-language works237,207