Contributions of Lower-Limb Muscle Power in Gait of People Without Impairments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although gait asymmetry in rehabilitation has been documented, little is known about propulsion and control tasks performed by each limb and how these tasks are managed between the lower limbs. The purpose of this study was to test the hypothesis that the leading limb contributes mainly to forward progression, whereas the trailing limb provides control and propels the lower limb to a lesser extent. SUBJECTS: Nineteen men with an average age of 26.2 years (SD=3.2, range=21-34) and no history of orthopedic ailments participated in the study. METHODS: Muscle power was determined using an 8-camera high-speed video system synchronized with 2 force plates. The principal-component analysis method was applied to reduce and classify 52 gait variables for each limb, and Pearson correlations were used to determine the interactions within the data sets for each limb. RESULTS: Gait propulsion was initiated by the hip of the leading limb shortly after heel-strike and was maintained throughout the stance phase. Control was the main task of the trailing limb, as evidenced by the power absorption bursts at the hip and knee. CONCLUSION AND DISCUSSION: Within-limb interaction further emphasized the functional relationship between forward progression and control tasks and highlighted the importance of frontal- and transverse-plane actions during gait.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».