Step-Length Variability in Minimally Disabled Women with Multiple Sclerosis or Clinically Isolated Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Gait is one of the most frequently impaired bodily functions in multiple sclerosis (MS). Determining abnormal parameters of gait in early MS could influence MS treatment and rehabilitation. The purpose of this study was to determine whether increased step-length variability could be detected in minimally disabled patients with MS or clinically isolated syndrome (CIS) using a sensored walkway gait analysis system. Nine participants with MS/CIS and nine age- and gender-matched controls were recruited for this study. MS/CIS participants underwent a neurologic examination, and all participants completed a screening interview. Each participant completed three walks at a self-selected pace and three walks at a brisk pace across the GAITRite walkway (MAP/CIR Inc, Havertown, PA). Mean values for step-length variability, step length, and velocity were calculated for each participant's self-selected and brisk trials. Independent t tests were used to compare MS/CIS participants with controls, and effect sizes were calculated. Step-length variability in the left leg at the self-selected pace was found to be greater in participants with MS/CIS than in controls, although no significant differences were found in velocity or step length. Step-length variability measurement shows promise in detecting subtle gait dysfunction. Larger, prospective studies exploring step-length variability may determine its clinical viability for detecting subtle gait dysfunction and could lead to improved prognostication of disability progression in MS.
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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 | 0,003 |
| 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 ».