Walking with robot-generated haptic forces in a virtual environment: a new approach to analyze lower limb coordination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Walking with a haptic tensile force applied to the hand in a virtual environment (VE) can induce adaptation effects in both chronic stroke and non-stroke individuals. These effects are reflected in spatiotemporal outcomes such as gait speed. However, the concurrent kinematic changes occurring in bilateral lower limb coordination have yet to be explored. METHODS: Chronic stroke participants were stratified based on overground gait speed into lower functioning (LF < 0.8 m/s, N = 7) and higher functioning (HF ≥ 0.8 m/s, N = 7) subgroups. These subgroups and an age-matched control group (N = 14, CG) walked on a self-paced treadmill in a VE with either robot-generated haptic leash forces delivered to the hand and then released or with an instrumented cane. Walking in both leash (10 and 15 N) and cane conditions were compared to pre-force baseline values to evaluate changes in lower limb coordination outcomes. RESULTS: All groups showed some kinematic changes in thigh, leg and foot segments when gait speed increased during force and post-force leash as well as cane walking. These changes were also reflected in intersegmental coordination and 3D phase diagrams, which illustrated increased intersegmental trajectory areas (p < 0.05) and angular velocity. These increases could also be observed when the paretic leg transitions from stance to swing phases while walking with the haptic leash. The Sobolev norm values accounted for both angular position and angular velocity, providing a single value for potentially quantifying bilateral (i.e. non-paretic vs paretic) coordination during walking. These values tended to increase (p < 0.05) proportionally for both limbs during force and post-force epochs as gait speed tended to increase. CONCLUSIONS: Individuals with chronic stroke who increased their gait speed when walking with tensile haptic forces and immediately after force removal, also displayed moderate concurrent changes in lower limb intersegmental coordination patterns in terms of angular displacement and velocity. Similar results were also seen with cane walking. Although symmetry was less affected, these findings appear favourable to the functional recovery of gait. Both the use of 3D phase diagrams and assigning Sobolev norm values are potentially effective for detecting and quantifying these coordination changes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».