Mechanical and energetic determinants of impaired gait following stroke: segmental work and pendular energy transduction during treadmill walking
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Systems biology postulates the balance between energy production and conservation in optimizing locomotion. Here, we analyzed how mechanical energy production and conservation influenced metabolic energy expenditure in stroke survivors during treadmill walking at different speeds. We used the body center of mass (BCoM) and segmental center of mass to calculate mechanical energy production: external and each segment's mechanical work (Wseg). We also estimated energy conservation by applying the pendular transduction framework (i.e. energy transduction within the step; Rint). Energy conservation was likely optimized by the paretic lower-limb acting as a rigid shaft while the non-paretic limb pushed the BCoM forward at the slower walking speed. Wseg production was characterized by greater movements between the limbs and body, a compensatory strategy used mainly by the non-paretic limbs. Overall, Wseg production following a stroke was characterized by non-paretic upper-limb compensation, but also by an exaggerated lift of the paretic leg. This study also highlights how post-stroke subjects may perform a more economic gait while walking on a treadmill at preferred walking speeds. Complex neural adaptations optimize energy production and conservation at the systems level, and may fundament new insights onto post-stroke neurorehabilitation. This article has and associated First Person interview with the first author of the paper.
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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) | 0,001 | 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 ».