The Relationship of Lower-Extremity Muscle Torque to Locomotor Performance in People With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Improved walking is a common goal after stroke. The purpose of this study was to examine the relationship between the torque generated by the muscles of both lower extremities and 2 locomotor tasks: gait on level surfaces and stair climbing in people who had strokes. SUBJECTS: Twenty community-dwelling individuals (mean age=61.2 years, SD=8.4, range=52-82) who had strokes and who were able to walk independently participated in the study. The mean time since stroke was 4.0 years (SD=2.6, range=1.5-10.0). METHODS: Pearson correlations and multiple regression were used to measure the relationship between concentric isokinetic torque of the flexor and extensor muscles of the hip, knee, and ankle bilaterally and locomotor performance (gait on level surfaces and stair-climbing speed). RESULTS: The isokinetic torques of the paretic ankle plantar flexors, hip flexors, and knee flexors had moderate to high correlations (r=.5-.8) with gait and stair-climbing speeds. Muscle force could explain 66% to 72% of the variability in gait and stair-climbing speeds. Correlations for the nonparetic side were as high as or higher than those for the paretic side for some muscle groups. DISCUSSION AND CONCLUSION: Muscle performance measurements of both limbs should be included in the evaluation of locomotion and treatment of people following a stroke.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».