Muscle forces and activations in Parkinson’s disease:a model-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is a progressive pathological condition caused by a dopamine deficiency. Although gait alterations are well-known in PD patients, changes in neural strategies have recently been explored. The presented study aims to address the advantages of adopting a neuromusculoskeletal modelling approach, in order to detect alterations in PD’s motor control and report differences in knee and ankle muscle forces with respect to the healthy individuals. The adopted electromyography (EMG)-informed computational model was fed by EMG signal coupled with 3D marker trajectories and ground reaction forces. Ten PD subject-specific models were developed and compared with a control group of 13 subjects matched for age and BMI. Results showed significant differences in the neuromuscular control strategy of the PD group both in terms of muscle forces and co-contraction index. The estimated variables can become a measurable outcome in order to assess the effect of physical therapy interventions thus allowing to track the disease progression. Furthermore, this technology might be adopted to plan interventions through exoskeletons, by providing an estimate of the degree of muscle forces required by the specific subject to restore a physiological gait profile.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».