Characterizing Postural Stability in a Quasi-Static Sitting Position among Individuals with Sensorimotor Impairments Following Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine a minimum data set of postural measures to characterize seated stability in individuals with spinal cord injury (SCI) by computing 39 Center-Of-Pressure (COP) measures routinely investigated in standing posture.Two short-sitting positions on an instrumented seat with the feet resting on force plates were compared between 14 individuals with SCI and 14 healthy controls: 1) with both hands on their thighs and 2) with both upper extremities flexed at 70 o and abducted at 45 o .The correlations between all COP measures for the resultant, anteroposterior and mediolateral components were also computed.Differences in seated stability were observed between individuals with SCI and healthy controls, irrespective of the tasks.More precisely, the bilateral hand support was confirmed to be an effective strategy to compensate for anterior instability in individuals with SCI.As anticipated, time domain distance and frequency domain measures revealed complementary information.Distance and area COP measures were highly correlated with each other (i.e., redundant information) but were not correlated with frequency and hybrid measures.For both groups (between-task comparisons), the most discriminative uncorrelated measures were related to frequency parameters (i.e., independent information).Overall, our analyses revealed that a minimal data set of postural measures should include mean distance, mean velocity, centroidal frequency, median power frequency and frequency dispersion.These measures should be reported for all directional components whenever applicable, as both anteroposterior and mediolateral activities independently contribute to the resultant COP outcome measures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».