Perturbing postural stability during treadmill walking with dysfunctional electrical stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Functional electrical stimulation is commonly used to enhance human movement through low-level electrical activation of muscles. More recently, dysfunctional electrical stimulation (DFES) has been proposed as a method to perturb gait by artificially inducing discomfort and mimicking inadequate muscle activity. Here we investigated strategies to induce internal perturbations during treadmill walking using DFES by systematically varying the timing and target muscle. Eleven healthy participants walked at three different speeds while DFES was applied to the tibialis anterior (TA), soleus (SOL), rectus femoris (RF), and biceps femoris (BF) muscles at 25%, 50%, 75%, and 100% of the gait cycle, each for a duration of 0.2 seconds. The gait cycle was time-locked to heel contact (0%). Results showed a significant reduction in the anterior-posterior margin of stability compared to baseline, particularly when DFES was applied to the SOL at 75%, the RF at 50%, and the BF at 75% of the gait cycle. Under these conditions, increased knee flexion and shorter stride intervals were observed relative to baseline. In conclusion, we identified effective DFES conditions to induce postural instability during walking. By mimicking inadequate muscle activity, DFES provides a promising method to study dynamic balance control and mechanisms underlying falls in neurological populations.
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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) | 0,000 | 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 ».