Effects of frontal and sagittal thorax attitudes in gait on trunk and pelvis three-dimensional kinematics
Notice bibliographique
Résumé
Mean lateral trunk deviations over the gait cycle affect upper body 3D kinematics. Trunk bending side (not its range) results in altered thorax and pelvic kinematics. Bending side interacts with thorax inclination during body-weight transfer. Results reinforce the existence of more than one typical able-bodied gait pattern. While sagittal trunk inclinations alter upper body biomechanics, little is known about the extent of frontal trunk bending on upper body and pelvis kinematics in adults during gait and its relation to sagittal trunk inclinations. The objective was to determine the effect of the mean lateral trunk attitude on upper body and pelvis three-dimensional kinematics during gait in asymptomatic subjects. Three gait cycles were collected in 30 subjects using a motion analysis system (Vicon 612) and an established protocol. Sub-groups were formed based on the mean thorax lateral bending angle, bending side, and also sagittal tilt. These were compared based on 38 peak angles identified on pelvis, thorax and shoulder kinematics using MANOVAs. A main effect for bending side ( p = 0.038) was found, especially for thorax peak angles. Statistics revealed also a significant interaction ( p = 0.04993) between bending side and tilt for the thorax sagittal inclination during body-weight transfer. These results reinforce the existence of different gait patterns, which correlate upper body and pelvis motion measures. The results also suggest that frontal and sagittal trunk attitude should be considered carefully when treating a patient with impaired gait.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».