The Interplay Between Walking Speed, Economy, and Stability After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Energy minimization is thought to underlie the naturally selected, preferred walking speed; however, people post-stroke walk slower than their most economical speed, presumably to optimize other objectives, such as stability. The purpose of this study was to examine the interplay between walking speed, economy, and stability. METHODS: Seven individuals with chronic hemiparesis walked on a treadmill at 1 of 3 randomized speeds: slow, preferred, and fast. Concurrent measurements of speed-induced changes in walking economy (ie, the energy needed to move 1 kg of bodyweight 1 ml O 2 /kg/m) and stability were made. Stability was quantified as the regularity and divergence of the mediolateral motion of the pelvic center of mass (pCoM) during walking, as well as pCoM motion relative to the base of support. RESULTS: Slower walking speeds were more stable (ie, pCoM motion was 10% ± 5% more regular and 26% ± 16% less divergent) but 12% ± 5% less economical. Conversely, faster walking speeds were 9% ± 8% more economical, but also less stable (ie, pCoM motion was 17% ± 5% more irregular). Individuals with slower walking speeds had an enhanced energetic benefit when walking faster ( rs = 0.96, P < 0.001). Individuals with greater neuromotor impairment had an enhanced stability benefit when walking slower ( rs = 0.86, P = 0.01). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: People post-stroke appear to prefer walking speeds that are faster than their most stable speed but slower than their most economical speed. The preferred walking speed after stroke appears to balance stability and economy. To encourage faster and more economical walking, deficits in the stable control of the mediolateral motion of the pCoM may need to be addressed.Video Abstract available for more insights from the authors (see the Video, Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/JNPT/A416 ).
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».