Contributing factors to postural stability in Prader-Willi syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Prader-Willi Syndrome (PWS) is a rare neurodevelopmental disorder affecting multiple functional parameters. This study examined postural stability and associated gait and neuromuscular factors in young adults with PWS. Participants included 10 adults with PWS [7 M/3F; Body Fat % 40.61 ± 7.79]; ten normal weight (NW) adults [7 M/3F; Body Fat % 23.42 ± 7.0]; ten obese (OB) adults [7 M/3F; Body Fat % 42.40 ± 5.62]. Participants completed the Sensory Organization Test (SOT)®. Condition (C) specific and a composite equilibrium score (CES) were calculated (maximum = 100). Quadriceps strength was assessed using an isokinetic dynamometer. Three-dimensional gait analyses were completed along a 10 m walkway using a motion capture system and two force plates. A gait stability ratio (GSR) was computed from gait speed and step length (steps/m). The PWS group had lower scores for C1, C3, C4 and CES compared to the NW (p < .039 for all) and lower scores for C4 and CES than the OB (p < .019 for both) groups, respectively. In C5 (eyes closed, sway-referenced support) and C6 (sway-referenced vision and support), 33.3% of participants with PWS fell during the first trial in both conditions (X2 [2] 7.436, p = .024) and (X2 [2] 7.436, p = .024) but no participant in the other groups fell. Those with PWS showed higher GSR than participants with NW (p = .005) and those with obesity (p = .045). Individuals with PWS had more difficulty maintaining standing balance when relying on information from the somatosensory (C3), visual-vestibular (C4) and vestibular systems (C5, C6). A more stable walk was related to shorter steps, slower velocity and reduced peak quadriceps torque. Participation in multisensory activities that require appropriate prioritization of sensory system(s) input for controlling balance in altered sensory environments should be routinely included. In addition, exercises targeting muscular force and power should be included as part of exercise programming in PWS.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».