Effects of foot–ground friction and age-related gait changes on falls during walking: a computational study using a neuromusculoskeletal model
Notice bibliographique
Résumé
We used a neuromusculoskeletal model of bipedal walking to examine the effects of foot-ground friction conditions and gait patterns on slip- and trip-induced falls. We developed three two-dimensional neuro-musculoskeletal models in a self-organized manner representing young adults, elderly non-fallers, and elderly fallers. We simulated walking under different foot-ground friction conditions. The static friction coefficient between the foot and the ground was varied from 0.05 to 2.0. Under low friction conditions, the three gait models demonstrated slip-induced falls. The elderly faller model experienced the most slip. This is because the RCOF was higher in the elderly faller model due to its short stride length but much smaller foot clearance. Under high friction conditions, only the elderly faller model demonstrated trip-induced falls. Based on the analysis using the margin of stability, the forward postural stability of the model gradually decreased under high-friction conditions, with the toe of the swing foot contacting the ground and subsequently falling forward. These results imply that there is an optimal coefficient of friction for the ground to prevent slip- and trip-induced falls by people with less stable gaits, which may provide new insights into the design of shoes and floor surfaces for the elderly.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».