Changes in muscle activities and kinematics due to simulated leg length inequalities
Notice bibliographique
Résumé
Muscle imbalances are a leading cause of musculoskeletal problems. One example are leg length inequalities (LLIs). This study aimed to analyze the effect of different (simulated) LLIs on back and leg muscles in combination with kinematic compensation mechanics. Therefore, 20 healthy volunteers were analyzed during walking with artificial LLIs (0-4 cm). The effect of different amounts of LLIs and significant differences to the reference condition without LLI were calculated of maximal joint angles, mean muscle activity, and its symmetry index. While walking, LLIs led to higher muscle activity and asymmetry of back muscles, by increased lumbar lateral flexion and pelvic obliquity. The rectus femoris showed higher values, independent of the amount of LLI, whereas the activity of the gastrocnemius on the shorter leg increased. The hip and knee flexion of the long leg increased significantly with increasing LLIs, like the knee extension and the ankle plantarflexion of the shorter leg. The described compensation mechanisms are explained by a dynamic lengthening of the short and shortening of the longer leg, which is associated with increased and asymmetrical muscle activity. Presenting this overview is important for a better understanding of the effects of LLIs to improve diagnostic and therapy in the future.
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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 ».