Gait Retraining After Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neurological disorders like traumatic brain injury, stroke, and spinal cord injury often adversely affect a person's ability to walk. Restoration of gait function is an important goal in the rehabilitation of these patients. Appropriate motor training can facilitate adaptations in the nervous system to recover function after an injury. Important aspects of motor training include task‐specific performance and repetition of the affected movement. This means that to improve walking, the patient must walk. Body‐weight supported treadmill training is becoming increasingly accepted as a valuable strategy for gait rehabilitation after neurological injury. Treadmills that run at slow locomotor speeds allow patients who are partially unloaded from their body weight to walk, possibly with manual assistance by one or more therapists. However, manual therapy is limited in terms of duration, repeatability, and quantification. Robotic devices allow longer training sessions with better support and control of the leg movements. Current developments are directed to patient‐cooperative strategies, which allow the robotic device to adapt to the patient's needs and efforts. Furthermore, proper design of these devices leaves open many possibilities for a repertoire of additional assessment tools that measure patients’ performance during training and other clinical parameters. Future directions in this field include combining robotic devices with functional electrical stimulation and the development of robotic orthoses for retraining overground walking.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».