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Enregistrement W2315721370 · doi:10.1097/01253086-200412000-00029

INDIVIDUALS WITH CHRONIC STROKE DEMONSTRATE MUSCLE TORQUE-ANGLE IMPAIRMENT IN THE PARETIC KNEE AND COMPENSATORY STRENGTH GAINS IN THE NONPARETIC KNEE.

2004· article· en· W2315721370 sur OpenAlexaff
Melanie J. Lomaglio, Janice J. Eng, D. L. MacIntyrc

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurologic Physical Therapy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exercisePhysical medicine and rehabilitationMedicineStroke (engine)Analysis of varianceKnee JointElbowPost-hoc analysisElbow flexionPost hocMuscle weaknessPhysical therapyOrthodonticsAnatomySurgeryInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/HYPOTHESIS: Recent reports suggest that the paretic arm of individuals with stroke produces lower elbow flexion and extension torques (when normalized to peak torque) at short muscle lengths when compared to individuals without stroke. Thus the purpose of this study was to determine whether this phenomenon also exists in the paretic and non-paretic knee when assessed across multiple joint angles. NUMBER OF SUBJECTS: Sixteen subjects with chronic stroke and 14 age-matched control subjects without stroke were voluntarily recruited from the community. MATERIALS/METHODS: Maximal isometric knee extension and flexion joint torques were measured at six different angles (15, 35, 55, 75, 95, and 105 degrees). Due to the high variability of muscle weakness, both between and within subjects, each subject's data points were normalized and expressed as a percentage of their own peak torque. Mean normalized extension and flexion torque-angle curves of the paretic and nonparetic knee were compared with each other and with the nondominant knee of control subjects using a two-factor (subject group, knee joint angle) mixed design analysis of variance (ANOVA). If significant subject group by joint angle interactions were revealed, post-hoc pairwise comparisons with a Bonferonni adjustment were performed to determine relative muscle strength of the paretic, nonparetic, and control conditions at each angle tested. RESULTS: The ANOVA revealed a significant interaction between subject group (paretic, nonparetic, and control) and knee joint angle for the extensors (P = .002), but not the flexors (P = .386). Post-hoc tests for the extensors revealed the paretic knee to be relatively weaker than the control knee at 15 degrees of flexion (i.e. short muscle lengths) (P = .006). In addition, the nonparetic knee was relatively stronger than the control knee at 95 (P = .004) and 105 (P = .007) degrees of flexion (i.e. long muscle lengths). CONCLUSIONS: The results of this work suggest that the paretic knee extensors are selectively weak when required to contract at short muscle lengths. This agrees with the clinical observation that the quadriceps is more severely impaired as the knee joint approaches terminal extension, particularly during gait. In addition, the nonparetic quadriceps is selectively stronger than the control quadriceps when required to contract at long muscle lengths; suggesting individuals with stroke compensate through overuse of the nonparetic side during functional activities such as sit-to-stand and stair climbing. This learned nonuse of the paretic leg leads to a task specific increase in quadriceps strength of the nonparetic knee at long muscle lengths. CLINICAL RELEVANCE: Rehabilitation interventions should emphasize paretic knee strengthening near terminal extension and encourage symmetrical use of the paretic and nonparetic legs to enhance recovery of strength throughout functional range of motion.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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