Effects of Functional Electrical Stimulation on Gait Characteristics in Healthy Individuals: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This systematic review aimed to provide a comprehensive overview of the effects of Functional Electrical Stimulation (FES) on gait characteristics in healthy individuals. Methods: Six electronic databases (PubMed, Embase, Epistemonikos, PEDro, COCHRANE Library, Scopus) were searched for studies evaluating the effects of FES on spatiotemporal, kinematic and kinetic gait parameters in healthy individuals. Two examiners evaluated the eligibility and quality of included studies using the PEDro scale. Results: A total of 15 studies met the inclusion criteria. Findings from the literature reveal that FES can be used to modify lower-limb joint kinematics, i.e., to increase or reduce the range of motion of hip, knee and ankle joints. In addition, FES can be used to alter kinetics parameters, including ground reaction forces, center of pressure trajectory, or knee joint reaction force. As a consequence of these kinetics and kinematics changes, FES can lead to changes in spatiotemporal gait parameters, such as gait speed, step cadence, and stance duration. Conclusion: The findings of this review improve our understanding of the effects of FES on gait biomechanics in healthy individuals, and highlight the potential of this technology as a training or assistive solution for improving gait performance in this population.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».