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Enregistrement W2001478173 · doi:10.1097/00008526-200203000-00003

Kinematic and Kinetic Variations of Below-Knee Amputee Gait

2002· article· en· W2001478173 sur OpenAlexaff
Hamid Bateni, Sandra J. Olney

Notice bibliographique

RevueJPO Journal of Prosthetics and Orthotics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitAnkleGround reaction forceKinematicsPhysical medicine and rehabilitationGait analysisBiomechanicsPopulationHip flexionMedicinePhysical therapyRange of motionAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although many studies have been carried out on prosthetic gait, the main parameters of below-knee amputee (BKA) gait are still poorly understood. The majority of the gait studies of amputees have focused on the temporal and distance variables, whereas kinetics of the gait may reveal more important information. The purpose of this study was to assess the prosthetic gait of transtibial amputees and compare it with the findings of other studies on BKA and able-bodied persons. Five male unilateral traumatic BKA between the ages of 32 and 77 years were tested. Ground reaction force data were combined with simultaneously recorded and subsequently digitized video data of coordinate motion to calculate joint kinetics data. The following variables were compared within the group and with those of nonamputees: linear velocity, relative angles, net moment, power, and work at the hip, knee, and ankle joints. The results of this study indicated that BKA perform a higher than normal hip extension, knee flexion, and ankle dorsiflexion of the unaffected side, whereas having more than normal hip and knee flexion during stance on the affected side. It was also shown that amputees tend to generate little power during push-off of the prosthetic side. Major findings of this study confirmed that BKA perform an asymmetrical gait that is different from those of normal population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations172
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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