Comparison of sensitivity among dynamic balance measures during walking with different tasks
Notice bibliographique
Résumé
Although various measures have been proposed to evaluate dynamic balance during walking, it is currently unclear which measures are most sensitive to dynamic balance. We aimed to investigate which dynamic balance measure is most sensitive to detecting differences in dynamic balance during walking across various gait parameters, including short- and long-term Lyapunov exponents ( λ s and λ l ), margin of stability (MOS), distance between the desired and measured centre of pressure (dCOP–mCOP) and whole-body angular momentum (WBAM). A total of 10 healthy young adults were asked to walk on a treadmill under three different conditions (normal walking, dual-task walking with a Stroop task as an unstable walking condition, and arm-restricted walking with arms restricted in front of the chest as another unstable walking condition) that were expected to have different dynamic balance properties. Overall, we found that λ s of the centre of mass velocity, λ s of the trunk velocity, λ s of the hip joint angle, and the magnitude of the mediolateral dCOP–mCOP at heel contact can identify differences between tasks with a high sensitivity. Our findings provide new insights into the selection of sensitive dynamic balance measures during human walking.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».