Functional electrical stimulation using microstimulators to correct foot drop: a case study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a case study that tested the feasibility and efficacy of using injectable microstimulators (BIONs) in a functional electrical stimulation (FES) device to correct foot drop. Compared with surface stimulation of the common peroneal nerve, stimulation with BIONs provides more selective activation of specific muscles. For example, stimulation of the tibialis anterior (TA) and extensor digitorum longus (EDL) muscles with BIONs produces ankle flexion without excessive inversion or eversion of the foot (i.e., balanced flexion). Efficacy was assessed using a 3-dimensional motion analysis of the ankle and foot trajectories during walking with and without stimulation. Without stimulation, the toe on the affected leg drags across the ground. BION stimulation of the TA muscle and deep peroneal nerve (which innervates TA and EDL) elevates the foot such that the toe clears the ground by 3 cm, which is equivalent to the toe clearance in the less affected leg. The physiological cost index (PCI) measured effort during walking. The PCI equals the change in heart rate (from rest to activity) divided by the walking speed; units are beats per metre. The PCI is high without stimulation (2.29 +/- 0.37, mean +/- SD) and greatly reduced with surface (1.29 +/- 0.10) and BIONic stimulation (1.46 +/- 0.24). Also, walking speed increased from 9.4 +/- 0.4 m/min without stimulation to 19.6 +/- 2.0 m/min with surface and 17.8 +/- 0.7 m/min with BIONic stimulation. These results suggest that FES delivered by a BION is an alternative to surface stimulation and provides selective control of muscle activation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».