Feasibility and Effects of a Gait Assistance and Gait Resistance Training Program Using a Walking-Assist Wearable Robot for Community-Dwelling Older Adults: Single-Group, Pre-, and Posttest Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Two-thirds of people aged 65 years and older may require help with daily activities such as eating, bathing, and getting in and out of bed or a chair. Walking-assist wearable robots have shown significant improvements in physical function in controlled settings for patients. Objective: In this study, we aimed to assess the feasibility and the effect of a gait assistance and gait resistance training program using a walking-assist wearable robot for community-dwelling older adults. Methods: A total of 23 community-dwelling older adults aged 65 years and older (30 participants recruited, 7 dropped out) enrolled in a 12-session, 6-week gait assistance and gait resistance training program using a walking-assist wearable robot. A single-group, pre- and posttest design was employed to evaluate the feasibility based on program adherence and effectiveness. The primary and secondary outcomes for evaluating effectiveness were walking speed and functional performance, respectively. Results: Regarding the feasibility, the average number of sessions attended was 11.7 out of 12, indicating a mean adherence rate of 97.8%. Linear mixed model analysis revealed significant improvements in walking speed and functional performance at the end of the program compared with baseline. Specifically, the walking speed measured using the 10-Meter Walk Test, which includes self-selected velocity and fastest safe velocity, improved by a mean of 0.15 (SD 0.13) m/s (P<.001) and 0.15 (SD 0.17) m/s (P<.001), respectively. Functional performance also improved, with faster performance in Timed Up-and-Go (mean -0.63, SD 0.92 s; P=.003) and Four Square Step Test (mean -1.71, SD 1.64 s; P≤.001). Leg muscle strength increased across all measured domains, including plantarflexion (mean +7.29, SD 4.92; P=.004), hip adduction (mean +3.03, SD 2.73; P≤.001), hip extension (mean +2.63, SD 2.50; P≤.001), knee extension (mean +2.33, SD 3.12; P≤.001), knee flexion (mean +2.19, SD 2.17; P≤.001), dorsiflexion (mean +2.10, SD 3.06; P≤.001), hip abduction (mean +1.59, SD 1.92; P=.002), and hip flexion (mean +0.90, SD 1.56; P≤.001). Conclusions: This study stands out for applying gait assistance and resistance training across various terrains, unlike previous studies that only tested gait assistance in controlled environments. The results demonstrated significant improvements in walking speed and functional performance in older adults, suggesting the effectiveness of preventive health care services using a walking-assist wearable robot as an intervention that can contribute to improving independent functioning and frailty among community-dwelling older adults.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».