Dynamic input to determine hip joint moments, power and work on the prosthetic limb of transfemoral amputees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Calculation of lower limb kinetics is limited by floor-mounted force-plates. OBJECTIVES: Comparison of hip joint moments, power and mechanical work on the prosthetic limb of a transfemoral amputee calculated by inverse dynamics using either the ground reactions (force-plates) or knee reactions (transducer). STUDY DESIGN: Comparative analysis. METHODS: Kinematics, ground reaction and knee reaction data were collected using a motion analysis system, two force-plates, and a multi-axial transducer mounted below the socket, respectively. RESULTS: The inverse dynamics using ground reaction underestimated the peaks of hip energy generation and absorption occurring at 63% and 76% of the gait cycle (GC) by 28% and 54%, respectively. This method also overestimated by 24% a phase of negative work at the hip (37%-56% GC), and underestimated the phases of positive (57%-72% GC) and negative (73%-98%GC) work at the hip by 11% and 58%, respectively. CONCLUSIONS: A transducer mounted within the prosthesis has the capacity to provide more realistic kinetics of the prosthetic limb because it enables assessment of multiple consecutive steps and a wide range of activities without the issue of foot placement on force-plates. CLINICAL RELEVANCE: The hip is the only joint an amputee controls directly to set the prosthesis in motion. Hip joint kinetics are associated with joint degeneration, low back pain, risk of falls, etc. Therefore, realistic assessment of hip kinetics over multiple gait cycles and a wide range of activities is essential.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».