Influence of Retromalleolar Trimline Dimensions on Posterior Leaf Spring Ankle-Foot Orthosis Stiffness: A Finite Element Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is the leading cause of physical disabilities worldwide, often resulting in foot drop.Ankle-Foot Orthoses (AFOs) can enhance posture in foot drop cases and augment lower limb stability to support body weight.The Posterior Leaf Spring AFO (PLS AFO), a specific type of AFO, features a narrow retromalleolar region that allows movement without necessitating external force while influencing the AFO's stiffness.This parameter is crucial for determining the mechanical behavior of PLS AFOs.In this study, the impact of the retromalleolar trimline on the stiffness of a 3D PLS AFO model is investigated using the finite element method.Trimline widths of 8 cm and 10 cm, and a thickness of 10 mm, are examined.A 637 N load is applied to the calf area of the 3D PLS AFO model.The results demonstrate that stiffness increases proportionally with retromalleolar trimline width.A PLS AFO configuration with an 8 cm retromalleolar trimline width, 10 mm thickness, and carbon fiber material is deemed suitable for poststroke foot drop rehabilitation, as it provides improved foot clearance during the swing phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».