Running capacity in children with bilateral cerebral palsy: What are the biomechanical and neuromotor differences between runners and walkers?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Running is a high-level locomotor activity requiring more from joints, muscles and a more complex interaction of the neuromuscular system than walking. High-level locomotor activity has the potential to shed light on motor function deficits that lower-level activity does not reveal. Therefore, the study aimed to compare biomechanical and neuromotor function between a group of children with bilateral cerebral palsy who are able and unable to run. METHODS: Retrospectively, children with bilateral cerebral palsy aged between 6 and 18 years who completed a clinical gait analysis between 2006 and 2019 were included. Participants were categorized as walkers or runners based on the presence of a double floating phase. Spasticity, selectivity, muscle weakness, and passive range of motion of the lower limbs were measured and dichotomized as «normal» or «abnormal» based on reference values. Functional tasks reflecting balance (standing on one leg) and power (single leg and two-legged jumps) were realized and evaluated as failure or success. FINDINGS: 75 children with bilateral cerebral palsy (53 runners/22 walkers) were included. Children classified as runners were stronger (hip flexors, p = 0.006; hip abductors, p = 0.022; knee flexors, p = 0.001; dorsiflexors, p = 0.014), had greater selectivity (hip flexors, p = 0.011; dorsiflexors, p = 0.001; plantiflexors, p = 0.043) and lower spasticity at the knee extensors (p = 0.045). No differences were observed in the passive range of motion between the two groups. Children classified as runners performed better at all tasks of balance and power (p < 0.05). INTERPRETATION: Flexors muscles strength and selectivity and knee extensor spasticity are key points for running ability in children with bilateral cerebral palsy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».