The effect of damping in prosthetic ankle and knee joints on the biomechanical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the growing number of variable-damping prosthetic knee and ankle components and broad number of potential biomechanical outcomes, a systematic review is needed to assess advantages of damped knee and ankle units over non-damped prostheses. OBJECTIVES: This study provides an overview of the biomechanical outcomes associated with the use of prosthetic knees and ankles with damping mechanisms in individuals with lower limb amputation. STUDY DESIGN: Literature review. METHODS: A systematic search was performed through PubMed, Science Direct, Web of Science, Cochrane, and Scopus databases from June 1994 to March 2016. The level of evidence of each article was assessed using a 13-element checklist for evaluating non-randomized controlled trials for quality assessment. Afterward, the studies were classified as A-level, B-level, or C-level based on total score and positive scores from certain key categories. RESULTS: In total, 22 papers remained for the quality assessment based on the inclusion criteria. In total, 15 studies scored sufficiently high quality scores to be classified. One article scored as A-level, eight as B-level, and six as C-level. In total, 10 studied knees and 5 examined ankles. Sample sizes ranged from 5 to 28 subjects. CONCLUSION: Available studies were evaluated in detail and biomechanical outcomes were extracted from the studies that met criteria. Results of this review indicate that study methodology and outcome measures were heterogeneous across reviewed papers. This could be an explanation for inconsistent findings of the reviewed studies. Only self-selected gait speed showed a consistent difference when dampers were applied to the leg. Thus, further research is required in this area. Clinical relevance This study provides an overview of evidence related to prosthetic knee and foot/ankle components with damping attachments. Research related to biomechanical outcomes is of great importance for researchers and practitioners in this area. The studies drew mixed conclusions, but walking speed was consistently different for damped versus non-damped components.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».