Show simple item record

dc.contributor.advisorVereijken, Beatrix
dc.contributor.authorKråkmo, Ingrid
dc.date.accessioned2022-05-30T12:22:21Z
dc.date.available2022-05-30T12:22:21Z
dc.date.issued2021
dc.identifierno.ntnu:inspera:79310514:34898110
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2996796
dc.description.abstractIntroduksjon: Den eldre befolkningen har økt betraktelig de siste tiårene og den fortsetter å vokse. For å beholde selvstendighet i daglige aktiviteter når man blir eldre, er god gangfunksjon av stor betydning. På grunn av de naturlige aldersrelaterte prosessene kan balansekontroll i gange bli gradvis vanskeligere å oppnå, noe som gjør at mange eldre utvikler kompensasjonsstrategier for å opprettholde balansen. En stor mengde gangvariabler har blitt undersøkt i litteraturen men hver studie fokuserer typisk bare på noen få om gangen. Sammenligninger mellom individer og studiepopulasjoner er vanskelig, fordi ganghastighet korrelerer med mange forskjellige faktorer og gangvariabler, og deltagerne går vanligvis på selv-valgte hastigheter. Principal Component Analysis (PCA) er en metode for datareduksjon som hensiktsmessig har klart å redusere store datasett til mindre sett med komponenter, uten å miste informasjon. Hensikt: Hensikten med studien var å utforske effekt av alder, kjønn og ganghastighet på gangstrategier. Metoder: 20 eldre voksne (10 menn og 10 kvinner) med en gjennomsnittsalder på 78,9 år (SD: ± 2,94) og 20 yngre voksne (10 menn og 10 kvinner) med en gjennomsnittsalder 23,8 år (SD: ± 3,77) gikk i tre forskjellige instruerte ganghastigheter (sakte, normalt og rask) frem og tilbake over en elektronisk gangvei (GAITRite), to ganger for hver ganginstruksjon. Vi utførte PCA på 16 romvariabler på alle tre ganginstruksjonene og på en felles, normalisert hastighet (1,0 m/s) på ulike undergrupper av populasjonen. Videre sammenlignet vi dem med en eksisterende, validert modell og med andre undergrupper av gjeldende utvalg i samsvar med studiemålet. Resultat: PCA reduserte de opprinnelige 16 variablene til 3 og 4 komponenter. Rhythm og romvariabler var viktige for både eldre og yngre da vi sammenlignet gruppene på normalisert hastighet. Mens temporal variabilitet var viktig for den yngre gruppen, var variabilitet i romvariabler mer fremtredende for de eldre. Asymmetry var mer utslagsgivende ved sakte gange sammenlignet med normal og rask gange, mens Rhythm forklarte mest av den totale variasjonen i datasettet når de eldre gikk i normal hastighet. I rask gange var Postural Control og Pace-relaterte variabler den største bidragsyteren til den totale variansen. Konklusjoner: Våre resultater viste at gangstrategier blir påvirket av alder, kjønn og ganghastighet. Pace endres med alderen, men ikke Rhythm. Eldre kvinner var mer avhengige av Asymmetry enn eldre menn, men mindre avhengig av Rhythm. Pace var viktig for de eldre ved rask gange på normalisert hastighet, og Rhythm var mer fremtredende i normal ganghastighet, som kan reflektere gangharmoni og energiøkonomi. I sakte gange foretrakk de eldre en interlimb-strategi (Asymmetry) framfor en intralimb-strategi (Variability), som var mer dominant ved normal og rask gange.
dc.description.abstractIntroduction: The elderly population has increased considerably in recent decades and continues to grow. To maintain functional independence in activities of daily life in older age, walking ability is of great importance. Due to natural age-related processes, balance control in gait can become progressively difficult, causing many elderly individuals to develop compensatory strategies to maintain stability. A vast amount of gait variables has been examined in literature, but each study only tends to focus on a few at the time. Comparisons between individuals and study populations are difficult because gait speed correlates to many different factors and gait variables. Principal component analysis (PCA) is a data reduction method, which has successfully compressed large data sets to smaller sets of principal components, with minimal information loss. Aim: The purpose of the study was to explore the effects of age, gender and walking speed on gait strategies. Methods: 20 older adults (10 men and 10 women) with mean age 78.9 years (SD: ± 2.94) and 20 younger adults (10 men and 10 women) with mean age 23.8 years (SD: ± 3.77) walked at three different instructed gait speeds (slow, preferred, and fast speeds) back and forth across an electronic walkway (GAITRite), twice for each gait instruction. We conducted PCA on 16 spatiotemporal variables on all three gait instructions and at a common, normalized speed (1.0 m/s) on different subgroups of the sample. We further compared them to an existing validated model and with other subgroups of the current sample in accordance with the study aim. Results: The PCA compressed our original 16 variables into 3 and 4 components. Comparing age differences at normalized speed, the Rhythm and spatial variables was important for both groups. While temporal variability was important for the younger group, spatial variability was more prominent for the older. Asymmetry was more important at slow speed compared to normal and fast, while Rhythm was the main source of explained variance when walking at preferred speed. At fast speed, Postural Control and Pace-related variables were the largest contributor to variance. Conclusions: We found that gait strategies are affected by age, gender and walking speed. Pace changes with advancing age, but not Rhythm. Older women are more dependent on Asymmetry than older men, and less on Rhythm. Pace was more important for fast speed, and Rhythm was more distinct for the older group at preferred speed, reflecting gait harmony and energy economy. At slow speed, the older adults were more likely to use an interlimb strategy (Asymmetry) than intralimb (Variability) which was more dominant at preferred and fast speeds.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleThe Effect of Age, Gender and Speed on Gait Strategies
dc.typeMaster thesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record