Foot placement patterns of female rollator users with multiple sclerosis in the community
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of this study was to investigate the relationship between medio-lateral foot placement characteristics and environmental context when individuals with Multiple Sclerosis (MS) walk with a rollator (four-wheeled walker). Method: Ten women diagnosed with MS, who used rollators regularly, participated in this study. First, a rollator-based technique of calculating step width (SW) was validated in this patient population by comparing the output of an instrumented rollator (iWalker) to a laboratory-based Vicon Motion Capture System. Secondly, the iWalker-based technique was used to calculate the participants’ SW and SW variability as they used the iWalker in four common outdoor community environments. Results: There was a strong level of agreement between the iWalker and Vicon SW calculations, with an intra-class correlation coefficient of 0.993 and a root-mean-square difference of 0.71 cm. Furthermore, SW variability (P = 0.002), but not SW (P = 0.288), was influenced by the walking environment (i.e. between the in-lab vs. up-ramp and up-ramp vs. down-ramp conditions). Conclusions: Foot placement variability appears to be influenced by the walking environment of MS patients. Therefore, an enhanced understanding of walker-user interactions in relation to the environment must be established in order to improve mobility.Implications for RehabilitationThe walking environment may have an effect on the foot placement patterns of females with Multiple Sclerosis who use rollators to compensate for their gait difficulties.Developing an enhanced understanding of the environmental factors that affect rollator-user interactions may inform how to more effectively improve the mobility of individuals who rely on these devices in the community.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».