Harmonization of Margin of Stability Calculations and Investigation of the Impact of Foot Length, Foot Width, Gait Speed, and Body Mass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The margin of stability (MoS), the minimum distance between the extrapolated center of mass and the edges of the base of support (BoS), is one of the most widely used metric to describe the mechanical stability during gait. In the current literature, the markers used to define the edges of the BoS are variable and the MoS model neglects the influence of anthropometric factors, such as foot length, foot width, and body mass. This study aimed to evaluate differences between anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) MoS measures using various BoS edge definitions (AP: n = 3 methods, ML: n = 4 methods) and to investigate the impact of foot length, foot width, gait speed, and body mass on the MoS measures. Results show that the BoS edges definition affects the resulting MoS across the entire stance phase (AP: p<0.001 between the 3 methods; ML: p<0.001 between the 4 methods). Moreover, the AP MoS is influenced by foot length (p<0.029), as well as gait speed and body mass on both the AP (gait speed: p<0.001; body mass: p<0.038) and ML (gait speed: p<0.032; body mass: p<0.001) MoS. This study proposes a new approach based on optimal foot markers for defining the edges of the BoS, which may contribute to better assess mechanical stability during gait. Finally, the results suggest that normalizing the MoS (i.e., the AP MoS by foot length, gait speed, and body mass, and the ML MoS by gait speed and body mass) can facilitate comparisons between populations.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».