Assessing Gait Function in Lower Limb Rehabilitation: The Role of the Gait Analysis and Motion Score (GAMS)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Assessment of gait function is crucial for optimising rehabilitation outcomes. The gait analysis and motion score (GAMS) summarises qualitative and quantitative gait parameters from treadmill-based analyses to evaluate functional walking status. Objectives: To assess the sensitivity of the GAMS for detecting short-term changes, its test–retest reliability, and its correlation with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and the Timed Up and Go (TUG) test. Methods: A retrospective analysis of 94 inpatient rehabilitation patients with hip, knee, or ankle impairments was performed. Changes in GAMS, WOMAC, and TUG scores and their interrelationships were assessed at both admission and discharge. Results: GAMS, WOMAC, and TUG showed significant improvements over time, with medium effect sizes (η2 = 0.303 to 0.434; p < 0.001). No significant differences in outcome measures were observed between groups. Moderate to strong correlations were found between pre- and post-rehabilitation scores for GAMS, TUG, and WOMAC (r = 0.58 to r = 0.90), indicating good test–retest reliability. A significant low negative correlation between GAMS and TUG was observed for all patients at admission (r = −0.30, p = 0.003) and discharge (r = −0.26, p = 0.030). No significant correlations were observed between GAMS and WOMAC in any patient group. Baseline GAMS scores significantly influenced change scores. Conclusions: GAMS is a sensitive and reliable tool for detecting short-term changes in gait parameters. GAMS and TUG assess related but distinct constructs, with GAMS and WOMAC assessing different domains of gait function. Therefore, GAMS provides complementary information not captured by WOMAC or TUG.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».