Overground vs. treadmill-based robotic gait training to improve seated balance in people with motor-complete spinal cord injury: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic overground gait training devices, such as the Ekso, require users to actively participate in triggering steps through weight-shifting movements. It remains unknown how much the trunk muscles are activated during these movements, and if it is possible to transfer training effects to seated balance control. This study was conducted to compare the activity of postural control muscles of the trunk during overground (Ekso) vs. treadmill-based (Lokomat) robotic gait training, and evaluate changes in seated balance control in people with high-thoracic motor-complete spinal cord injury (SCI). METHODS: Three individuals with motor-complete SCI from C7-T4, assumed to have no voluntary motor function below the chest, underwent robotic gait training. The participants were randomly assigned to Ekso-Lokomat-Ekso or Lokomat-Ekso-Lokomat for 10 sessions within each intervention phase for a total of 30 sessions. We evaluated static and dynamic balance control through analysis of center of pressure (COP) movements after each intervention phase. Surface electromyography was used to compare activity of the abdominal and erector spinae muscles during Ekso and Lokomat walking. RESULTS: We observed improved postural stability after training with Ekso compared to Lokomat during static balance tasks, indicated by reduced COP root mean square distance and ellipse area. In addition, Ekso training increased total distance of COP movements during a dynamic balance task. The trunk muscles showed increased activation during Ekso overground walking compared to Lokomat walking. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the Ekso actively recruits trunk muscles through postural control mechanisms, which may lead to improved balance during sitting. Developing effective training strategies to reactivate the trunk muscles is important to facilitate independence during seated balance activity in people with SCI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».