Enhancing the Safe Mobility of Individuals with Multiple Sclerosis by Advancing Approaches to Ambulatory Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
People with multiple sclerosis (MS) experience a progressive loss of mobility and a high incidence of falls. Assistive mobility devices—such as rollators (i.e., four-wheeled walkers)—are commonly used to compensate for mobility impairment; however, their use has been identified as a fall risk factor in the MS population. This thesis examined the relationship between MS, assistive device use, and fatigue on gait performance. Three studies were conducted, which focused on understanding: 1) how MS influences spatiotemporal gait parameters; 2) how gait with a rollator differs across disability subgroups; and 3) how prolonged gait with a rollator differs as a function of time and disability. In study 1, several spatiotemporal parameters were found to have a significant linear relationship with disability (i.e., gait speed, step length, cadence, step time, step time variability, stride time, stance phase, and double-support time). As well, fallers had a reduced gait speed relative to non-fallers. These results provided reference values that could be used to assess the effectiveness of gait training programs and were consistent with the individuals with greater disability adopting a more cautious gait strategy. The second study revealed that new measures of trunk motion can differ by disability level in people with MS (e.g., roll velocity range, roll velocity variability, pitch velocity range, two-dimensional roll and pitch velocity variability). This provided insight into how the rollator could be incorporated into a deliberate strategy to achieve a more cautious gait pattern. The third and final study revealed that, during prolonged walking, trunk roll velocity variability differed in accordance with disability, whereas rollator yaw angle and yaw angle variability could distinguish between the movement strategies of distinct subgroups of people with MS in a manner that overall disability scores could not (e.g., pausing behaviour during the six-minute walk test). The clinical significance of these findings require further investigation. Some of these new rollator and trunk parameters may become plausible candidates for future therapeutic interventions and the implications for balance and stability are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».