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Enregistrement W2161907530 · doi:10.1093/ptj/85.5.413

Control of Lead and Trail Limbs During Obstacle Crossing Following Stroke

2005· article· en· W2161907530 sur OpenAlexaff
Catherine M. Said, Patricia A. Goldie, Elsie Culham, W. A. Sparrow, Aftab E. Patla, Meg E. Morris

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of WaterlooQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstacleStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationMedicineKinematicsPreferred walking speedPhysical therapyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Obstacle crossing is compromised following stroke. The purpose of this study was to quantify modifications during obstacle clearance following stroke. SUBJECTS: Twelve subjects with stroke and 12 subjects without stroke participated in the study. METHODS: Kinematic variables were measured while participants crossed a 4-cm-high obstacle. Subjects with stroke walked at a self-selected speed; subjects without stroke walked at a comparable speed and at a self-selected speed. RESULTS: Several modifications were observed following stroke with both groups walking at self-selected speeds. The affected lead limb was positioned closer to the obstacle before crossing. Affected trail-limb clearance over the obstacle was reduced. Both affected and unaffected lead and trail limbs landed closer to the obstacle after clearance. Swing time was increased in the affected lead limb after obstacle clearance. Fewer modifications were detected at matched walking speed; the trail limb still landed closer to the obstacle. DISCUSSION AND CONCLUSION: Modifications during obstacle crossing following stroke may be partly related to walking speed. The findings raise issues of safety because people with stroke demonstrated reduced clearance of a 4-cm obstacle and limb placement closer to the obstacle after clearance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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