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Enregistrement W2055051093 · doi:10.1080/00222895.2011.552077

Challenging Horizontal Movement of the Body During Sit-to-Stand: Impact on Stability in the Young and Elderly

2011· article· en· W2055051093 sur OpenAlexaff
Sakineh B. Akram, William E. McIlroy

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of WaterlooHeart and Stroke FoundationSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSittingKinematicsPhysical medicine and rehabilitationPsychologyCenter of pressure (fluid mechanics)Movement (music)Foot (prosody)Physical therapyMedicinePhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are 3 significant challenges to sit-to-stand: (a) bringing the center of mass forward, (b) vertically raising the center of mass from the sitting to standing position, and (c) transition from a relatively large and stable base of support in sitting to a considerably smaller base of support when standing. The authors explored the challenges to stability control following sit-to-stand when the requirement for horizontal movement of the center of mass was influenced by foot position and their potential effect on the preceding phases of sit-to-stand. Eleven healthy young and 11 healthy elderly individuals performed the sit-to-stand with their feet further away and closer to the chair. Kinetic and kinematic data were recorded. Regardless of foot position, challenges in stability were greater in elderly participants than young participants despite their similar movement time and shear forces. The greater instability in elderly participants, despite their comparable movement characteristics, emphasizes the importance of stability control following sit-to-stand performance. For both young and elderly participants, the sit-to-stand duration and the shear forces were greater in the far condition. However, foot position did not affect the stability measures (i.e., duration of the stabilization phase and the total center of pressure path during the 1st second of the stabilization phase).

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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