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Enregistrement W4309160266 · doi:10.1123/jab.2022-0054

Sex Differences in Spatiotemporal Gait Parameters of Transtibial Amputees

2022· article· en· W4309160266 sur OpenAlexaff
Tess M. R. Carswell, Brenton Hordacre, Marc Klimstra, Joshua W. Giles

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitSTRIDEPhysical medicine and rehabilitationLower limbMetric (unit)Physical therapyMedicineRehabilitationPsychologySurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research addressing lower limb amputee gait and prosthetic design often focuses on men, despite female lower limb amputees having different risk factors and lower success with their prosthetics overall. It is widely agreed that sex differences exist in able-bodied gait, but research analyzing sex differences in amputee gait is rare. This study compared male and female transtibial amputee gait to ascertain potential sex differences. Forty-five transtibial amputees were asked to walk at their self-selected speed, and spatiotemporal gait data were obtained. Both the mean and variability metric of parameters were analyzed for 10 male and 10 female participants. For all participants, amputated limbs had a shorter stance time, longer swing time, and larger step length. Females had a 10% shorter stance time and 26% larger normalized step and stride length than males. Female participants also walked over 20% faster than male participants. Finally, significant interactions were found in the mean and variability metric of stride velocity, indicating greater variability in women. These findings suggest that sex differences exist in transtibial amputee gait, offering possible explanations for the different comorbidities experienced by female lower limb amputees. These results have major implications for female amputees and for sex-specific research, rehabilitation, and prosthetic design.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
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Résumé présentoui

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