Contribution of Achilles tendon mechanical properties to torque steadiness in persons with transfemoral amputation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: How Achilles tendon mechanics and plantar flexion strength and torque steadiness are altered in the intact leg of persons with trauma-related amputation is unknown. Understanding Achilles tendon mechanics following amputation will further inform rehabilitation approaches to enhance posture, balance, and force control. OBJECTIVE: Conduct a pilot study to quantify plantar flexion maximal voluntary contraction torque, torque steadiness, and Achilles tendon mechanics in persons with unilateral trauma-related transfemoral amputation and controls without amputation. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: Isometric plantar flexion maximal voluntary contractions were performed with the intact leg of ten males with transfemoral amputation (48 ± 14 years) and the dominant leg of age-matched male controls without amputation. Torque steadiness was calculated as the coefficient of variation in torque over 6 s during submaximal tracking tasks (5%, 10%, 25%, 50%, and 75% maximal voluntary contraction). Achilles tendon elongation and cross-sectional area were recorded with ultrasound to calculate strain, stress, and stiffness. RESULTS: Maximal voluntary contraction and torque steadiness did not differ between persons with amputation (90.6 ± 31.6 N m, 3.7 ± 2.0%) and controls (95.8 ± 26.8 N m, 2.9 ± 1.2%; p > 0.05). Tendon stiffness (21.1 ± 18.2 N/mm) and strain (5.2 ± 1.3%) did not differ between groups (p > 0.05). Tendon cross-sectional area was 10% greater in persons with amputation leading to 29% lower stress (p = 0.021). Maximal voluntary contraction was a predictor of a lower coefficient of variation in torque (R2 = 0.11, p < 0.05). CONCLUSION: Persons with trauma-related transfemoral amputation do not differ in plantar flexion maximal voluntary contraction and torque steadiness of the intact leg compared with controls without amputation. Larger tendon cross-sectional area reduces stress and enables distribution of force across a greater area.
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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 | 0,000 |
| 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 ».