Does increased gait variability improve stability when faced with an expected balance perturbation during treadmill walking?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Currently, there is uncertainty as to whether movement variability is errorful or exploratory. Research question This study aimed to determine if gait variability represents exploration to improve stability. We hypothesized that 1) spatiotemporal gait features will be more variable prior to an expected perturbation than during unperturbed walking, and 2) increased spatiotemporal gait variability pre-perturbation will correlate with improved stability post-perturbation. Methods Sixteen healthy young adults completed 15 treadmill walking trials within a motion simulator under two conditions: unperturbed and expecting a perturbation. Participants were instructed not to expect a perturbation for unperturbed trials, and to expect a single transient medio-lateral balance perturbation for perturbed trials. Kinematic data were collected during the trials. Twenty steps were recorded post-perturbation. Unperturbed and pre-perturbation gait variabilities were defined by the short- and long-term variabilities of step length, width, and time, using 100 steps from pre-perturbation and unperturbed trials. Paired t-tests identified between-condition differences in variabilities. Stability was defined as the number of steps to centre of mass restabilization post-perturbation. Multiple regression analyses determined the effect of pre-perturbation variability on stability. Results Long-term step width variability was significantly higher pre-perturbation compared to unperturbed walking (mean difference=0.28cm, p=0.0073), with no significant differences between conditions for step length or time variabilities. There was no significant relationship between pre-perturbation variability and post-perturbation restabilization. Significance Increased pre-perturbation step width variability was neither beneficial nor detrimental to stability. However, the increased variability in medio-lateral foot placement suggests that participants adopted an exploratory strategy in anticipation of a perturbation.
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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 | 0,002 |
| 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 ».