Adaptation and post-adaptation effects of haptic forces on locomotion in healthy young adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Developing rehabilitation strategies to improve functional walking and postural control in patients is a priority for rehabilitation clinicians and researchers alike. One possible strategy is the use of sensory modalities to elicit adaptive locomotor gait patterns. This study aimed to explore to what extent haptic inputs, in the form of forward-leading tensile forces delivered to the hand, compared to no force, may lead to adaptation and post-adaptation effects on gait parameters, during and after the haptic exposure, respectively. METHODS: Thirteen healthy young individuals were recruited for this study. We developed an innovative system combining virtual reality and haptic tensile forces in the direction of locomotion to simulate walking with a dog. A robotic arm generated forces via an adapted leash to the participant's hand while they walked on a self-paced treadmill immersed in a virtual environment with scene progression synchronized to the treadmill. RESULTS: All participants showed significant increases in instantaneous gait velocity and stride length, with accompanying decreases in double-limb support time (p < 0.05) when walking with a haptic tensile force of either 10 or 20 N, relative to pre-force epoch levels, indicating an adaptation effect. When the 10 or 20 N force was removed, gait measures generally remained changed relative to baseline pre-force levels (p < 0.05), providing evidence of a post-adaptation effect. CONCLUSIONS: Changes in spatiotemporal outcomes provide evidence that both adaptation and post-adaptation effects were present in response to the application and removal of a haptic force. Future studies will investigate whether similar changes in elderly and post-stroke populations can be actualized during steady-state walking.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».