Revisiting the mechanics and energetics of walking in individuals with chronic hemiparesis following stroke: from individual limbs to lower limb joints
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous reports of the mechanics and energetics of post-stroke hemiparetic walking have either not combined estimates of mechanical and metabolic energy or computed external mechanical work based on the limited combined limbs method. Here we present a comparison of the mechanics and energetics of hemiparetic and unimpaired walking at a matched speed. METHODS: Mechanical work done on the body centre of mass (COM) was computed by the individual limbs method and work done at individual leg joints was computed with an inverse dynamics analysis. Both estimates were converted to average powers and related to simultaneous estimates of net metabolic power, determined via indirect calorimetry. Efficiency of positive work was calculated as the ratio of average positive mechanical power [Formula: see text] to net metabolic power. RESULTS: Total [Formula: see text] was 20% greater for the hemiparetic group (H) than for the unimpaired control group (C) (0.49 vs. 0.41 W · kg(-1)). The greater [Formula: see text] was partly attributed to the paretic limb of hemiparetic walkers not providing appropriately timed push-off [Formula: see text] in the step-to-step transition. This led to compensatory non-paretic limb hip and knee [Formula: see text] which resulted in greater total mechanical work. Efficiency of positive work was not different between H and C. CONCLUSIONS: Increased work, not decreased efficiency, explains the greater metabolic cost of hemiparetic walking post-stroke. Our results highlighted the need to target improving paretic ankle push-off via therapy or assistive technology in order to reduce the metabolic cost of hemiparetic walking.
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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 ».