Gait Performance and Lower-Limb Muscle Strength Improved in Both Upper-Limb and Lower-Limb Isokinetic Training Programs in Individuals with Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background. Limited improvement in gait performance has been noted after training despite a significant increase in strength of the affected lower-limb muscles after stroke. A mismatch between the training program and the requirements of gait could explain this finding.Objective. To compare the impact of a training program, matching the requirements of the muscle groups involved in the energy generation of gait, to a control intervention, on gait performance and strength.Methods. 30 individuals with chronic stroke were randomly assigned into two groups (n= 15), each training three times/week for six weeks. The experimental group trained the affected plantarflexors, hip flexors, and extensors, while the control group trained the upper-limb muscles. Baseline and posttraining values of gait speed, positive power (muscles’ concentric action during gait), and strength were retained and compared between groups.Results. After training, both groups showed a similar and significant increase in gait speed, positive power of the hip muscles, and plantarflexors strength.Conclusion. A training program targeting the lower-limb muscles involved in the energy generation of gait did not lead to a greater improvement in gait performance and strength than a training program of the upper-limb muscles. Attending the training sessions might have been a sufficient stimulus to generate gains in the control group.
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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) | 0,002 | 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 ».