Neuromuscular strategies in the paretic leg during curved walking in individuals post-stroke
Notice bibliographique
Résumé
Reduced flexibility over the neuromotor control of paretic leg muscles may impact the extent to which individuals post-stroke modulate their muscle activity patterns to walk along curved paths. The purpose of this study was to compare lower-limb movements and neuromuscular strategies in the paretic leg of individuals with stroke with age-matched controls during curved walking. Participants walked at their preferred walking velocity along four different paths of increasing curvature, while lower-limb kinematics and muscle activity were recorded. A second group of able-bodied individuals walked along the four paths, matching the walking speed of the stroke group. The stroke group showed reduced lower-limb joint excursion and disordered modulation of foot pressure during curved walking, accompanied by reduced modulation of muscle activity patterns. In the inner leg of the curve in control subjects, the posteromedial muscles (medial gastrocnemius and medial hamstrings) showed decreased electromyographic amplitude as path curviture increased. Conversely, activity of the posterolateral musculature of the outer leg was decreased with increasing path curvature. Activity in the tibialis anterior and gluteus medius was also modulated with path curvature. However, in the stroke group, we found reduced modulation of muscle activity in the paretic leg during curved walking. The extent of modulation was also associated with the level of physical impairment due to stroke. The results of this study provide further knowledge about neuromuscular control of locomotor adaptations post-stroke.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».