Knee Biomechanics of Alternate Stair Ambulation Patterns
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study compared the kinematics and kinetics of the knee joint during traditional step-over-step (SOS) and compensatory step-by-step lead-leg (SBSL) and trail-leg (SBST) stair ambulation patterns. METHODS: Seventeen (M:9) healthy adults completed five trials of ascent and descent using three different stepping patterns: 1) SBSL, 2) SBST, and 3) SOS. Kinematics and kinetics were collected with an optoelectronic motion-tracking system and a force plate embedded into a four-step staircase. An inverse-dynamics link-segment model (QGAIT system) was used to calculate the net joint kinetics. RESULTS: During stair ascent, different peak anteroposterior (AP) forces were observed across all three stepping patterns (SOS > SBSL > SBST, P < 0.05). During ascent, the flexion moments of SOS (0.96 N x m x kg(-1)) and SBSL (0.97 N x m x kg(-1)) patterns were similar and much larger than the SBST moments (0.14 N x m x kg(-1)). In the descent conditions, the initial AP peak force for SOS was larger than that of SBSL and SBST. However, the second peak force for SOS (4.92 N x kg(-1)) and SBST (4.68 N x kg(-1)) were larger than SBSL (1.57 N x kg(-1)). During descent, the initial peak flexion moment for the SOS pattern was larger than SBSL and SBST, whereas during the second peak, SOS (1.05 N x m x kg(-1)) and SBST (1.11 N x m x kg(-)) were no different and larger than SBSL (0.18 N x m x kg(-1)). CONCLUSION: Overall, SBSL during ascent and SBST during descent had the highest loads. These results increase our understanding of alternative stepping patterns and have important clinical (reduction of loading on injured/diseased leg) and rehabilitation implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».