Design and Evaluation of an Orthotic Knee-Extension Assist
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with quadriceps muscle weakness often have difficulty generating the knee-extension moments required to complete common mobility tasks. A new device that provides knee-extension moments through a range of knee angles was designed to help individuals perform stand-to-sit and sit-to-stand tasks. The novel knee-extension assist (KEA) was designed as a modular component to be incorporated into existing knee-ankle-foot orthoses or used in a knee orthosis. During stand-to-sit, a set of springs is loaded as the knee flexes under bodyweight and the KEA thus provides a knee-extension moment that aids in achieving a smoothly controlled knee flexion. The springs can be locked in place at the end of knee flexion to prevent unwanted knee extension while the user is seated. The entire knee extension assist can be disengaged to allow free joint motion anytime the affected leg is unloaded. During sit-to-stand, the KEA assists knee extension by returning the energy stored in the springs as an extension moment. In mechanical testing of a prototype of the new KEA, a mean maximum extension moment of 42.9 ± 0.46 Nm was provided by the device during flexion and 28.4 ± 0.28 Nm during extension. A biomechanical evaluation with two able-bodied individuals demonstrated the effectiveness of the KEA in successfully assisting stand-to-sit and sit-to-stand tasks. During stand-to-sit, the KEA provided 82% and 75% of the total (muscle and KEA) knee-extension moment required by the braced leg for the task for the two subjects, respectively; and during sit-to-stand, the KEA provided 56% and 50% of the total knee-extension moment for the two subjects, respectively. This KEA performance exceeded 50% knee-extension moment assistance for a 70 kg person.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».