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Enregistrement W2032162871 · doi:10.1097/01.brs.0000245939.97637.ae

A Kinematic Model to Assess Spinal Motion During Walking

2006· article· en· W2032162871 sur OpenAlexaff
Regina J. Konz, Stefania Fatone, R. L. Stine, Aruna Ganju, Steven A. Gard, Stephen L. Ondra

Notice bibliographique

RevueSpine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésKinematicsGaitPhysical medicine and rehabilitationBiomechanicsMedicineGait analysisMotion analysisMotion (physics)Balance (ability)AnatomyComputer sciencePhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Study Design and Objectives. A 3-dimensional multi-segment kinematic spine model was developed for noninvasive analysis of spinal motion during walking. Preliminary data from able-bodied ambulators were collected and analyzed using the model. Summary of Background Data. Neither the spine’s role during walking nor the effect of surgical spinal stabilization on gait is fully understood. Typically, gait analysis models disregard the spine entirely or regard it as a single rigid structure. Data on regional spinal movements, in conjunction with lower limb data, associated with walking are scarce. Methods. KinTrak software (Motion Analysis Corp., Santa Rosa, CA) was used to create a biomechanical model for analysis of 3-dimensional regional spinal movements. Measuring known angles from a mechanical model and comparing them to the calculated angles validated the kinematic model. Spine motion data were collected from 10 able-bodied adults walking at 5 self-selected speeds. These results were compared to data reported in the literature. Results. The uniaxial angles measured on the mechanical model were within 5° of the calculated kinematic model angles, and the coupled angles were within 2°. Regional spine kinematics from able-bodied subjects calculated with this model compared well to data reported by other authors. Conclusions. A multi-segment kinematic spine model has been developed and validated for analysis of spinal motion during walking. By understanding the spine’s role during ambulation and the cause-and-effect relationship between spine motion and lower limb motion, preoperative planning may be augmented to restore normal alignment and balance with minimal negative effects on walking. A 3-dimensional multi-segment kinematic spine model has been developed and validated for analysis of spinal motion during walking. Preliminary data from able-bodied ambulators were collected and analyzed. By understanding the manner in which the spine contributes to walking, preoperative planning may be augmented so as to restore normal alignment and balance with minimal negative effects on 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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,380

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,280 · 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'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

Citations68
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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