Gait Performance of Friction-Based Prosthetic Knee Joint Swing-Phase Controllers in Under-Resourced Settings
Notice bibliographique
Résumé
Gait quality can influence walking ability and mobility outcomes making it an important part of prosthetic rehabilitation. Prosthetic knee joint designs can influence gait quality, and limited data exists to guide component selection in under-resourced settings. This study compared spatiotemporal and kinematic gait parameters for two common types of friction-based swing-phase controlled prosthetic knee joints. Two-dimensional optical gait analysis was conducted as part of a cross-over study design involving 17 individuals with unilateral transfemoral amputations. Two prosthetic knee joints were compared. One utilized constant-friction (CF) and the other a variable cadence controller (VCC) for swing-phase control. Gait was analyzed at normal and fast walking speeds. Primary gait parameters included swing-phase time, step length, and knee flexion. Swing-phase time and peak knee flexion angles, as well as their related symmetry indices, were lower for the VCC compared to the CF (p < 0.01), by 11.1 to 94.1%. The VCC resulted in faster walking speeds by approximately 15% compared to the CF (p = 0.002). Friction-based swing-phase knee control mechanisms can facilitate an appropriate and cost-effective prosthetic knee joint solution in under-resourced settings. The findings suggest that friction-based mechanism can be designed to improve gait quality, and in turn overall walking performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».