Ankle dorsiflexors and plantarflexors neuromuscular electrical stimulation training impacts gait kinematics in older adults: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While ankle muscles, highly affected by aging, are highly implicated in the changes in gait kinematics and involved in the limitation of seniors' mobility, whether neuromuscular electrical stimulation (NMES) training of these muscles could impact gait kinematics in older adults has not been investigated yet. RESEARCH QUESTION: What are the effects of 12 weeks of ankle plantar and dorsiflexors NMES training on strength and gait kinematics in healthy older adults? METHODS: Fourteen older adults (73.6 ± 4.9 years) performed a three-time per week, three months long NMES training of both ankle plantar and dorsiflexors. Before and after training, neuromuscular parameters, gait kinematic parameters, and daily physical activity were measured. RESULTS: The participants significantly increased their lower limb muscle mass and their plantar and dorsiflexors isometric strength after training. They reduced the hip abduction/adduction and the pelvic anterior tilt range of motion and variability during gait. However, the participants became less active after the training. SIGNIFICANCE: NMES training of ankle muscles, by increasing ankle muscle mass and strength,modified gait kinematics. NMES training of ankle muscles is feasible and effective to lower the hip implication and increment foot progression angle during gait. Further study should determine if this could lower the risk of falling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».