Walking With a Robotic Exoskeleton Does Not Mimic Natural Gait: A Within-Subjects Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robotic exoskeleton devices enable individuals with lower extremity weakness to stand up and walk over ground with full weight-bearing and reciprocal gait. Limited information is available on how a robotic exoskeleton affects gait characteristics. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine whether wearing a robotic exoskeleton affects temporospatial parameters, kinematics, and muscle activity during gait. METHODS: The study was completed by 15 healthy adults (mean age 26.2 [SD 8.3] years; 6 males, 9 females). Each participant performed walking under 2 conditions: with and without wearing a robotic exoskeleton (EKSO). A 10-camera motion analysis system synchronized with 6 force plates and a surface electromyography (EMG) system captured temporospatial and kinematic gait parameters and lower extremity muscle activity. For each condition, data for 5 walking trials were collected and included for analysis. RESULTS: Differences were observed between the 2 conditions in temporospatial gait parameters of speed, stride length, and double-limb support time. When wearing EKSO, hip and ankle range of motion (ROM) were reduced and knee ROM increased during the stance phase. However, during the swing phase, knee and ankle ROM were reduced when wearing the exoskeleton bionic suit. When wearing EKSO, EMG activity decreased bilaterally in the stance phase for all muscle groups of the lower extremities and in the swing phase for the distal muscle groups (tibialis anterior and soleus) as well as the left medial hamstrings. CONCLUSIONS: Wearing EKSO altered temporospatial gait parameters, lower extremity kinematics, and muscle activity during gait in healthy adults. EKSO appears to promote a type of gait that is disparate from normal gait in first-time users. More research is needed to determine the impact on gait training with EKSO in people with gait impairments.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».