Increased Arm Swing and Rocky Surfaces Reduces Postural Control in Healthy Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Fall-induced injuries can stem from a disruption in the postural control system and place a financial burden on the healthcare system. Most gait research focused on lower extremities and neglected the contribution of arm swing, which have been shown to affect the movement of the center of mass when walking. This study evaluated the effect of arm swing on postural control and stability during regular and rocky surface walking. Fifteen healthy young adults (age = 23.4 ± 2.8) walked on these two surfaces with three arm motions (normal, held, and active) using the CAREN Extended-System (Motek Medical, Amsterdam, NL). Mean, standard deviation and maximal values of trunk linear and angular velocity were calculated in all three axes. Moreover, step length, time and width mean and coefficient of variation as well as margin of stability mean and standard deviation were calculated. Active arm swing increased trunk linear and angular velocity variability and peak values compared to normal and held arm conditions. Active arm swing also increased participants' step length and step time, as well as the variability of margin of stability. Similarly, rocky surface walking increased trunk kinematics variability and peak values compared to regular surface walking. Furthermore, rocky surface increased the average step width while reducing the average step time. Though this surface type increased the coefficient of variation of all spatiotemporal parameters, rocky surface also led to increased margin of stability mean and variation. The spatiotemporal adaptations showed the use of "cautious" gait to mitigate the destabilizing effects of both the active arm swing and rocky surface walking and, ultimately, maintain dynamic stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».