Characterization and clinical implications of ankle impedance during walking in chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Individuals post-stroke experience persisting gait deficits due to altered joint mechanics, known clinically as spasticity, hypertonia, and paresis. In engineering, these concepts are described as stiffness and damping, or collectively as joint mechanical impedance, when considered with limb inertia. Typical clinical assessments of these properties are obtained while the patient is at rest using qualitative measures, and the link between the assessments and functional outcomes and mobility is unclear. In this study we quantify ankle mechanical impedance dynamically during walking in individuals post-stroke and in age-speed matched control subjects, and examine the relationships between mechanical impedance and clinical measures of mobility and impairment. Perturbations were applied to the ankle joint during the stance phase of walking, and least-squares system identification techniques were used to estimate mechanical impedance. Stiffness of the paretic ankle was decreased during mid-stance when compared to the non-paretic side; a change independent of muscle activity. Inter-limb differences in ankle joint damping, but not joint stiffness or passive clinical assessments, strongly predicted walking speed and distance. This work provides the first insights into how stroke alters joint mechanical impedance during walking, as well as how these changes relate to existing outcome measures. Our results inform clinical care, suggesting a focus on correcting stance phase mechanics could potentially improve mobility of chronic stroke survivors.
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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 | 0,001 | 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 ».