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Enregistrement W2058329904 · doi:10.1002/mus.22072

Lower limb electromygraphy and kinematics of neuropathic diabetic patients during real‐life activities: Stair negotiation

2011· article· en· W2058329904 sur OpenAlexaff
Andrea Naomi Onodera, Aline A. Gomes, Denise Pripas, Rinaldo A. Mezzarane, Isabel de Camargo Neves Sacco

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationMedicineAnkleForefootKinematicsPhysical therapySurgeryComplication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In this study we investigate the influence of diabetic neuropathy (DN) on lower limb electromyography (EMG) and kinematics during stair negotiation. METHODS: Forty-six adults (healthy and DN) performed stair ascent and descent tasks. Kinematic and EMG data were assessed unilaterally. RESULTS: DN patients had lower ankle dorsiflexion while ascending and plantarflexion while descending. This reduced dorsiflexion compromises proper ankle and knee positions necessary for an efficient lifting action by the vastus lateralis (VL). The mechanical disadvantage of VL at the beginning of the stance triggered prolonged VL activation at the end of stair ascent. In stair descent, DN patients showed lower tibialis anterior activity in the early phase that can potentially impair the mechanism of impact absorption when the forefoot contacts the step. CONCLUSIONS: Our results reveal an adaptive motor strategy in DN patients to overcome the challenge of stair ascent, which promoted more biomechanical deficits.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,624

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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