The effect of aquatic and treadmill exercise in individuals with chronic stroke
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We compared the effect of gait training on treadmill versus deep water on balance and gait in 12 ischemic stroke chronic survivors randomly sorted to the Pool or Treadmill Groups. Berg Scale (BBS) and timed up and go test (TUG) were applied before and after the interventions. Just one person applied all tests and she was blinded for the aims of the study. Surface EMG of the paretic and non-paretic (NP) side muscles were recorded during walking on a treadmill. Three 100-ms epochs were extracted from the EMG related to gait phases: weight acceptance; propulsion; and pre-strike. For each epoch, we calculated the RMS of the EMG signal. Participants did gait training for 9 weeks (3 times/week, 40 minutes/session). The Pool group did the deep-water walking with a swimming belt. The Treadmill group walked on the treadmill at the maximum speed they could stand. The Manova group compared the effect of training, group, side, muscles, and gait phase into the EMG. Anova was used to test the effect of training, group side, and gait phase into BBS, TUG and EMG variables. Pool and Treadmill had increased balance and agility. The highest EMG RMS occurred at the paretic side, for the Treadmill and after training. The mm. tibialis anterior, gastrocnemius lateralis, vastus lateralis, and biceps femoris presented the highest RMS for the NP side; while for mm. rectus femoris and semitendinosus, the paretic side presented the highest RMS. Thus, the both types of exercise lead to similar functional adaptations with different muscular activations during walking.
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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 ».