Lower limb muscle activity underlying temporal gait asymmetry post-stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Asymmetric walking after stroke is common, detrimental, and difficult to treat, but current knowledge of underlying physiological mechanisms is limited. This study investigated electromyographic (EMG) features of temporal gait asymmetry (TGA). Methods Participants post-stroke with or without TGA and control adults (n=27, 8, and 9, respectively) performed self-paced overground gait trials. EMG, force plate, and motion capture data were collected. Lower limb muscle activity was compared across groups and sides (more/less affected). Correlation between burst timing variables and asymmetry ratios was examined. Results Significant group by side interaction effects were found: fewer TGA group dorsiflexor bursts during swing (p=.0009), more affected plantarflexor stance activity ended early (p=.0006) and less affected dorsiflexor on/off time was delayed (p<.01) in persons with asymmetry compared to symmetric and normative controls. Less affected side EMG timing correlated most with swing time ratio (r=0.68-0.90, p<.001). Conclusions Temporal patterns of muscular activation, particularly about the ankle around the stance-to-swing transition period, are associated with TGA. The results may reflect specific impairments or compensations that affect locomotor coordination. Significance Neuromuscular underpinnings of spatiotemporal asymmetry have not been previously characterized. These novel findings may inform targeted therapeutic strategies to improve gait quality after stroke.
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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 ».