10.1016/s1283-0887(24)47573-7
Notice bibliographique
Résumé
Pour les personnes ne souffrant d’aucune pathologie, la marche à vitesse intermédiaire (4- 5 km h−1) est une activité requérant un effort modéré. En revanche, pour les personnes souffrant de pathologies locomotrice, nerveuse, cardiaque et/ou pulmonaire, cette activité peut nécessiter un effort important. Dans ce cas, la vitesse de progression est souvent réduite à moins de 2 km h−1. Lors de la rééducation, le kinésithérapeute doit pouvoir estimer l’effort musculaire que son patient réalise (mécanique) et la quantité d’énergie chimique qu’il dépense (énergétique) durant la marche. La méthode la plus utilisée pour estimer la consommation d’énergie chimique est la calorimétrie indirecte. Il existe plusieurs méthodes pour estimer le travail musculaire. La méthode que nous proposons, ici, divise le travail musculaire en travail externe (Wext) et travail interne (Wint). L’étude du Wext a permis l’identification des deux mécanismes fondamentaux de la locomotion humaine : le modèle pendulaire de la marche et le modèle de rebond de la course. Aucun de ces deux mécanismes n’apparaît aussi clairement avec les autres méthodes. Nous montrerons ensuite comment la coordination des mouvements des segments du membre inférieur permettent de lisser la trajectoire du bassin, afin de réduire les variations d’énergie cinétique et potentielle du centre de masse corporel et, par conséquent, le coût énergétique de la marche. Nous verrons également que le mécanisme pendulaire permet de réduire le Wext. Nous évaluerons ensuite la quantité de travail musculaire, de même que l’énergie métabolique consommée aux différentes vitesses de marche. Cet article est le dernier d’une série de trois consacrés à la marche normale. Dans le premier, nous analysons les mouvements des segments des membres inférieurs. Le second est consacré à l’activité musculaire au niveau des membres inférieurs
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,997 | 0,996 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».