Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGruplar arasında postural salınım hızıfarklılıklarını belirlemek için tek yönlü ANOVA kullanıldı.Postural salınım hızının tahmin edilebilirliğini belirlemekiçin çoklu doğrusal regresyon analizi kullanıldı.Bulgular: Postural salınım hızı TA-GA durumda her üç grup için benzer bulundu (p>0.05).
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Bu çalışmada tek ayak üzerine duruşta postural sta- bilite açısından postural salınım hızının plantar basınç, ayakpostur indeksi (API) ve ayak büyüklüğü ile tahmin edilipedilemeyeceği araştırıldı. Hastalar ve yöntemler: Çalışmaya 118 kişinin (62 erkek, 56 kadın; ort. yaş 22.1±3.1 yıl; dağılım 18-36 yıl) toplam 236 ayağı dahil edildi. Ayaklar API indeksine göre düztaban, nor-mal ve yüksek taban olarak sınıflandırıldı. Postural salınımhızı, tek ayak üzerine duruşta gözler açık (TA-GA) ve gözler kapalı (TA-GK) durumda Balance Master ile ölçüldü. Her ayak için 10 farklı plantar bölgenin basınçları ise, EMED-Mpedobarograf kullanılarak ölçüldü. Plantar basınç değerlerin- den kuvvet-zaman-alan (KZA) integrali belirlendi ve ayak genişliği ayak uzunluğuna bölünerek standart ayak büyüklü-ğü (SAB) hesaplandı. Gruplar arasında postural salınım hızıfarklılıklarını belirlemek için tek yönlü ANOVA kullanıldı.Postural salınım hızının tahmin edilebilirliğini belirlemekiçin çoklu doğrusal regresyon analizi kullanıldı.Bulgular: Postural salınım hızı TA-GA durumda her üç grup için benzer bulundu (p>0.05). TA-GK durumda en yüksek postural salınım hızı düztaban ayak grubunda, en düşük salınım hızı ise yüksek taban ayak grubunda saptandı (p
Abstract
Objectives: This study aims to assess whether the plantarpressure, the foot posture index (FPI) and foot size can predictthe postural sway velocity in terms of postural stability inunilateral stance.Patients and methods: A total of 236 feet of 118 participants(62 males, 56 females; mean age 22.1±3.1 years; range 18 to36 years) were enrolled. The feet were classified as prone,normal and supine based on the FPI. Postural sway velocityduring unilateral stance with eye open (US-EO) and eye closed(US-EC) condition was measured using the Balance Master.Plantar pressure for each foot was measured from 10 differentareas using EMED-M pedobarography. The force-time-area(FTA) integral was calculated based on the plantar pressurevalues, while standardized foot size (SFS) was calculateddividing foot width by foot length. The one-way ANOVAwas used to determine differences in postural sway velocitybetween the groups. Multiple linear regression analysis wasused to evaluate the predictability of the postural sway velocity.Results: The postural sway velocities in US-EO condition weresimilar among three groups (p>0.05). In the US-EC condition,the highest postural sway velocity in the prone feet and lowestpostural sway velocity in the supine feet were measured(p