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Enregistrement W1976878836 · doi:10.1109/tnsre.2014.2353636

Post-Stroke Lower Limb Spasticity Alters the Interlimb Temporal Synchronization of Centre of Pressure Displacements Across Multiple Timescales

2014· article· en· W1976878836 sur OpenAlexafffund
Jonathan C. Singer, George Mochizuki

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoHeart and Stroke FoundationSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpasticityPhysical medicine and rehabilitationBalance (ability)Center of pressure (fluid mechanics)Stroke (engine)Lower limbChronic strokePsychologyMedicinePhysical therapyRehabilitationPhysicsSurgeryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lower limb spasticity is a common sensorimotor consequence post-stroke, which further complicates stability control by altering the temporal relationship between individual-limb centre of pressure (COP) displacements. The present work employed the discrete wavelet transform to better understand the influence of lower limb spasticity on the control of standing balance, which occurs across multiple timescales. An 8-level decomposition of the individual-limb COP was performed, using retrospective data from 91 stroke survivors with (n = 29) and without (n = 56) lower limb spasticity. Inter-limb temporal synchrony and spatial symmetry at each timescale were evaluated by the cross correlation coefficient at zero phase-lag and the root mean square ratio, respectively, using the reconstructed time series at each timescale. Reduced temporal synchrony was observed among individuals with lower limb spasticity at frequencies down to 0.20 Hz. The present results suggest that the additional balance control challenges associated with post-stroke lower limb spasticity may be linked to the ability to temporally co-modulate the more rapid COP displacements. This may be particularly problematic if individuals are faced with balance perturbations, which require rapid reactive balance corrections to regain stability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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