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Enregistrement W3119192091 · doi:10.33137/cpoj.v3i2.34609

EFFECT OF TRANSTIBIAL PROSTHESIS MASS ON GAIT ASYMMETRIES

2020· article· en· W3119192091 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mayank Seth, Wei Hou, Laura Goyarts, James Galassi, Eric M. Lamberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Prosthetics & Orthotics Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStony Brook University
Mots-clésGaitProsthesisPhysical medicine and rehabilitationMedicineOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with transtibial amputation (TTA) typically walk with an asymmetrical gait pattern, which may predispose them to secondary complications and increase risk of fall. Gait asymmetry may be influenced by prosthesis mass.
 OBJECTIVE: To explore the effects of prosthesis mass on temporal and limb loading asymmetry in people with TTA following seven days of acclimation and community use.
 METHODS: Eight individuals with transtibial amputation participated. A counterbalanced repeated measures study, involving three sessions (each one week apart) was conducted, during which three load conditions were examined: no load, light load and heavy load. The light load and heavy load conditions were achieved by adding 30% and 50% of the mass difference between legs, at a proximal location on the prosthesis. Kinematic and ground reaction force data was captured while walking one week after the added mass. Symmetry indices between the prosthetic and intact side were computed for temporal (Stance and Swing time) and limb loading measures (vertical ground reaction force Peak and Impulse).
 FINDINGS: Following seven days of acclimation, no significant differences were observed between the three mass conditions (no load, light load and heavy load) for temporal (Stance time: p=0.61; Swing time: p=0.13) and limb loading asymmetry (vertical ground reaction force Peak: p=0.95; vertical ground reaction force Impulse: p=0.55).
 CONCLUSION: Prosthesis mass increase at a proximal location did not increase temporal and limb loading asymmetry during walking in individuals with TTA. Hence, mass increase subsequent to replacing proximally located prosthesis components may not increase gait asymmetry, thereby allowing more flexibility to the clinician for component selection.
 Layman's Abstract
 People with a below the knee amputation typically have an asymmetrical walking style, i.e., they spend more time and put more body weight on their non-amputated leg. This may result in development of knee or hip osteoarthritis of the non-amputated leg, over time. Further, an asymmetrical walking style may also predispose people to a greater number of falls. It is believed that the weight of a prosthesis may influence the walking asymmetry. It is, however, unclear if changing the weight of a prothesis during routine clinical visits (for example, switching or replacing prosthesis parts) would increase walking asymmetry. To explore this, eight individuals with a below the knee amputation had two different weights added to the top half of their prosthesis. After the addition of the weight, participants went home to use the device in their communities for seven days. Subsequently, they returned to the lab to record their walking. We observed that walking with the heavier prosthesis, using either load, did not increase the amount of time spent and body weight applied by our participants on their non-amputated side. Hence, adding mass to the top half of a prosthesis may not increase walking asymmetry.
 Article PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/34609/26769
 How To Cite: Seth M, Hou W, Goyarts L.R, Galassi J.P, Lamberg E.M. Effect of transtibial prosthesis mass on gait asymmetries. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal. 2020;Volume 3, Issue 2, No.5. https://doi.org/10.33137/cpoj.v3i2.34609
 Corresponding Author: Mayank Seth, PhDDelaware Limb Loss Studies Lab, University of Delaware, Newark, USA.E-mail: mseth@udel.eduORCID: https://orcid.org/0000-0003-3526-7058

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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