The Influence of Pain Distribution on Walking Velocity and Horizontal Ground Reaction Forces in Patients with Low Back Pain
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Notice bibliographique
Résumé
Objective. The primary purpose of this paper was to evaluate the influence of pain distribution on gait characteristics in subjects with low back problems (LBP) during walking at preferred and fastest speeds. Design. Cross-sectional, observational study. Setting. Gait analysis laboratory in a health professions university. Participants. A convenience age- and gender-matched sample of 20 subjects with back pain only (BPO), 20 with referred leg pain due to back problems (LGP), and 20 pain-free individuals (CON). Methods and Measures. Subjects completed standardized self-reports on pain and disability and were videotaped as they walked at their preferred and fastest speeds along a walkway embedded with a force plate. Temporal and spatial gait characteristics were measured at the midsection of the walkway, and peak medial, lateral, anterior, and posterior components of horizontal ground reaction forces (hGRFs) were measured during the stance phase. Results. Patients with leg pain had higher levels of pain intensity and affect compared to those with back pain only (t = 4.91, P < .001 and t = 5.80, P < 0.001, resp.) and walking had an analgesic effect in the BPO group. Gait velocity was highest in the control group followed by the BPO and LGP group and differed between groups at both walking speeds (F(2.57) = 13.62, P < .001 and F(2.57) = 9.09, P < .001, for preferred and fastest speed condition, resp.). When normalized against gait velocity, the LGP group generated significantly less lateral force at the fastest walking speed (P = .005) and significantly less posterior force at both walking speeds (P ≤ .01) compared to the control group. Conclusions. Pain intensity and distribution differentially influence gait velocity and hGRFs during gait. Those with referred leg pain tend to utilize significantly altered gait strategies that are more apparent at faster walking speeds.
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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 | 0,006 | 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) | 0,000 | 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 découle