Simulation of Hip Abduction-Adduction Exoskeletons for Assisting Frontal-Plane Stability in Elderly Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Frontal-plane instability is positively correlated with higher incidence of severe injuries in elderly individuals. The effect of hip abduction-adduction assistance on stability in elderly individuals is not fully understood. This study investigates how the magnitude, timing, and location of hip abduction-adduction assistance affects the margin of stability. Methods: The OpenSim biomechanics software was used to generate simulations of eighteen elderly individuals while they stood with both feet on the floor and a lateral perturbation force of magnitude 5%, 10%, or 15% of bodyweight was applied to the pelvis. Contralateral, ipsilateral, or bilateral hip abduction-adduction assistance was applied following the perturbation. The change in margin of stability was used to predict the effectiveness of each assistance strategy and for comparison across subjects. Results: All assistance strategies improved the margin of stability; the greatest mean improvement was provided by the contralateral assistance strategy. For the 5%, 10%, and 15% bodyweight perturbations, contralateral assistance of 0.75 N$\cdot $m/kg improved margin of stability by$11.9~\pm ~1.41$mm,$11.9~\pm ~1.39$mm, and$12.0~\pm ~1.39$mm, respectively. Conclusion: The margin of stability can be improved by applying hip abduction-adduction assistance to the contralateral hip with fast actuation strategies. Significance: The results of this study can be used by exoskeleton designers to improve the stability of elderly individuals by adopting a hip abduction-adduction assistance strategy.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».