Impact of Upper Body Mass Scaling on Musculoskeletal Model Predictions during Gait
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing musculoskeletal modeling through an inverse dynamics approach for gait assessment offers a non-invasive method to compute internal joint kinetics and ground reaction forces and moments solely from kinematic data, reducing reliance on cumbersome equipment. The effectiveness of these models relies on the scaling approach adopted to tailor the model to individual subject data. While constant percentage-based, also called uniform scaling-based, has traditionally been used, recently developed upper body shape-based mass distribution approach which accounts for inter-subject inherent mass distribution variation within the same body mass index category, has demonstrated sensitivity of muscle forces and joint kinetics during static posture to segmental masses and centers of mass variation. This study investigates the influence of upper body mass distribution on internal and external kinetics computed using a full body musculoskeletal model during level walking in normal-weight healthy individuals. The findings reveal that variations in segmental masses and centers of mass resulting from different mass scaling approaches significantly alters ground reaction force prediction, especially the vertical component, followed by the medio-lateral and antero-posterior components. Joint reaction forces also show sensitivity to variations in personalized mass distribution, particularly the vertical component at the hip, knee, and ankle joints, followed by the medio-lateral and antero-posterior components. These results emphasize the importance of caution when employing subject-specific upper body musculoskeletal models with uniform mass scaling for gait kinetics assessment.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».