Interactions between foot placement, trunk frontal position, weight-bearing and knee moment asymmetry at seat-off during rising from a chair in healthy controls and persons with hemiparesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the interaction of foot placement, trunk frontal position, weight-bearing and knee moment asymmetry at seat-off when rising from a chair. DESIGN: Cross-sectional study. SUBJECTS: Seventeen subjects with hemiparesis and 15 healthy controls. METHODS: Trunk position, weight-bearing and knee moment asymmetry were quantified by kinetic and kinematic analysis when the subjects rose from a chair using 3 different foot placements: spontaneous, symmetrical and asymmetrical. Asymmetry was defined by the ratio between sides. RESULTS: In the healthy controls, the spontaneous and symmetrical foot placements were associated with an almost vertical trunk position and a symmetrical weight-bearing and knee moment. The asymmetrical foot placement resulted in a trunk displacement towards the foot placed behind, with more weight-bearing and higher moment on this side. The opposite was observed in the hemiparetic participants where the spontaneous and symmetrical foot conditions determined a trunk position and an asymmetry bias towards the unaffected side. Placing the affected foot behind the other reduced the asymmetrical behaviour. CONCLUSION: Changes in weight-bearing are partly associated with the frontal trunk position, and foot placement manipulations can be used to modify weight-bearing distribution. Inference on weight-bearing is possible by observing the trunk position during the sit-to-stand task in persons with hemiparesis.
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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) | 0,001 | 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 ».