دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Lower limbs::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - Lower limbs

تعداد مقالات یافته شده: 2
ردیف عنوان نوع
1 جابجایی عمودی مرکز جرم حین راه رفتن در فرد مبتلا به دیابت و نوروپاتی دیابتی نمی تواند مصرف متابولیکی بالاتر آنها را توجیه کند
سال انتشار: 2019 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 6 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 19
افراد مبتلا به دیابت در مقایسه با سایر افراد، تغییرات گام برداشتن بیومکانیکی از خود نشان می دهند و مصرف متابولیک بالاتری برای راه رفتن (CoW) دارند، اما هنوز مشخص نیست آیا تفاوت ها در جابجایی عمودی مرکز جرم بدن (CoM) می تواند در CoW بالاتر نقش داشته باشد یا خیر. هدف این مقاله بررسی جابجایی عمودی CoM (و طول گام به عنوان عامل پایه ای بالقوه) به عنوان یک عامل تبیین کننده در افزایش مشاهده شده در CoW در افراد مبتلا به دیابت است. تعداد 31 نفر غیردیابتی (Crtl)؛ 22 فرد دیابتی فاقد نوروپاتی محیطی (DM) و 14 بیمار مبتلا به نوروپاتی محیطی دیابتی متوسط / شدید (DPN)، با استفاده از سیستم تحلیل حرکت و صفحات نیروسنجی حین گام برداشتن در گستره ی سرعت های انطباقی بین 0.6 و 1.6 متر بر ثانیه تحت تحلیل گام قرار گرفتند. جابجایی عمودی CoM در چرخه ی گام برداشتن اندازه گیری شد، و در افراد دیابتی یا افراد فاقد نوروپاتی محیطی دیابتی در مقایسه با افراد غیردیابتی در گستره ی سرعت های انطباقی مورد بررسی تفاوتی نداشت (در 1 متر بر ثانیه: Ctrl: 5.59 (SD = 1.6)، DM : 5.41 (1.63)ف DPN : 4.91 (1.66) سانتی متر؛ P>0.05). گروه DPN گام های بسیار کوتاه تر (در 1 متر بر ثانیه: Ctrl: 69؛ DM: 67، DPN: 64 سانتی متر؛ P>0.05) و هماهنگی بالاتری (در 1 متر بر ثانیه: Ctrl: 117 (SD 1.12)، DM: 119 (1.08)، DPN: 122 (1.25) گام در دقیقه؛ P>0.05) در تمامی سرعت های گام برداشتن در مقایسه با افراد غیردیابتی داشتند. در نتیجه بعید است جابجایی عمودی CoM به خودی خود عاملی باشد که در CoW بالاتری که اخیراً در افراد مبتلا به نوروپاتی دیابتی مشاهده شده، نقش داشته باشد، بلکه در عوض می تواند ارتباط بیشتری با طول کوتاه تر قدم ها، افزایش هماهنگی گام ها و افزایش کار داخلی متناظر و قوای عضلانی بیشتر حاصل از قدم زدن با مفاصل خمیده تر داشته باشد.
کلیدواژه ها: بیومکانیک | دیابت | اندام های تحتانی | مرکز جرم بدن
مقاله ترجمه شده
2 Comorbidity network for chronic disease: A novel approach to understand type 2 diabetes progression
شبکه همبستگی برای بیماری مزمن: روش جدید برای درک پیشرفت نوع 2 دیابت-2018
Background: Chronic diseases management outside expensive hospital settings has become a major target for governments, funders and healthcare service providers. It is well known that chronic diseases such as Type 2 Diabetes (T2D) do not occur in isolation, and has a shared aetiology common to many other diseases and disorders. Diabetes Australia reports that it is associated with a myriad of complications, which affect the feet, eyes, kidneys, and cardiovascular health. For instance, nerve damage in the lower limbs affects around 13% of Australians with diabetes, diabetic retinopathy occurs in over 15% of Australians with diabetes, and diabetes is now the leading cause of end-stage kidney disease. Our research focus is therefore to understand the comorbidity pattern, which in turn can enhance our understanding of the multifactorial risk factors of chronic diseases like Type 2 Diabetes. Our research approach is based on utilising valuable indicators present in pre-existing administrative healthcare data, which are routinely collected but often neglected in health research. One such administrative healthcare data is the hospital admission and discharge data that carries information about diagnoses, which are represented in the form of ICD-10 diagnosis codes. Analysis of diagnoses codes and their relationships helps us construct comorbidity networks which can provide insights that can be used to understand chronic disease progression pattern and comorbidity network at a population level. This understanding can subsequently enable healthcare providers to formulate appropriate preventive health policies targeted to address high-risk chronic conditions. Methods and findings: The research utilises network theory principles applied to administrative healthcare data. Given the high rate of prevalence, we selected Type 2 Diabetes as the exemplar chronic disease. We have developed a research framework to understand and represent the progression of Type 2 diabetes, utilising graph theory and social network analysis techniques. We propose the concept of a ‘comorbidity network’ that can ef fectively model chronic disease comorbidities and their transition patterns, thereby representing the chronic disease progression. We further take the attribution effect of the comorbidities into account while generating the network; that is, we not only look at the pattern of disease in chronic disease patients, but also compare the disease pattern with that of non-chronic patients, to understand which comorbidities have a higher influence on the chronic disease pathway. The research framework enables us to construct a baseline comorbidity network for each of the two cohorts. It then compares and merges these two networks into single comorbidity network to discover the comorbidities that are exclusive to diabetic patients. This framework was applied on administrative data drawn from the Australian healthcare context. The overall dataset contained approximately 1.4 million admission records from 0.75 million patients, from which we filtered and sampled the records of 2300 diabetics and 2300 non-diabetic patients. We found significant difference in the health trajectory of diabetic and non-diabetic cohorts. The diabetic cohort exhibited more comorbidity prevalence and denser network properties. For example, in the diabetic cohort, heart and liver-related disorders, cataract etc. were more prevalent. Over time, the prevalence of diseases in the health trajectory of diabetic cohorts were almost double of the prevalence in the non-diabetic cohort, indicating entirely different ways of disease progression. Conclusions: The paper presents a research framework based on network theory to understand chronic disease progression along with associated comorbidities that manifest over time. The analysis methods provide insights that can enable healthcare providers to develop targeted preventive health management programs to reduce hospital admissions and associated hi
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 6310 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 40577 :::::::: افراد آنلاین: 55