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在实时步行期间和中风后进行步行干预期间的大脑活动：系统评价
对步行过程中实时大脑激活的抽象研究对于有助于恢复中风后的步行越来越重要。个体的大脑激活模式可以是康复过程中神经可塑性的有价值的生物标志物，并且可以改善个性化医学以康复。该系统的目的 - 审查是通过确定在中风后行走过程中探索脑部激活特征：（1）如果步态的不同组成部分（即起始/加速度，稳态，稳态，复杂）会导致不同的脑部激活，（2）（2）脑部激活是否与健康的个体不同。搜索了6个数据库，从而进行了22项研究。启动/加速表现出在额叶区域的双侧激活；稳态和复杂的步行显示出广泛的激活，大多数探索和发现在额叶区域增加，一些研究也表明了顶叶激活的增加。不对称的激活通常与性能不对称性有关，并且在步态速度较慢的研究中更常见。过度激活和非对称激活通常会随着步行间的间隔而降低，并且步行性能的改善。过度激活通常在经历严重中风的个体中持续存在。只有三分之一的研究包括与健康群体的比较：与年轻人相比，中风后使用了更大的脑部激活，而与老年人的比较则不太清晰和有限。关键字：中风，大脑成像，步态，FNIRS，脑电图，FDG-PET，康复课程文献提出了步行恢复的一些指标，但是，未来的研究需要研究更多的大脑区域和与健康年龄匹配的成年人的比较，以进一步了解中风对步行相关的大脑激活的影响。
西萨塞克斯步行和自行车策略
充分利用积极的出行方式很重要，因为它有助于保护环境、促进经济发展和改善公众健康。增加步行和骑自行车的次数（尤其是短途旅行或长途旅行的一部分）将有助于解决空气质量差的问题，因为空气质量差可能会导致或加剧哮喘等呼吸系统疾病，并解决与久坐生活相关的健康问题，从而降低 NHS 成本。减少交通拥堵也会对我们的经济产生积极影响，因为堵车的时间会减少，并使西萨塞克斯成为一个更有吸引力的居住和经商之地。因此，我们必须认识到步行和骑自行车是交通组合的重要组成部分，并进行改进，使这些交通方式成为短途旅行的自然选择。
下载我们的自助徒步旅行
Ingalls是大学通常在大学中提到的，是由校友捐赠的，并向工程学生开放。它不是图书馆，而是一个供学生学习和宽松的叙事中心。有适用于学生，计算机和打印机的私人学习室。学习室中的墙壁是板墙壁，可以更有趣。还有一台平面电视和各种棋盘游戏。Ingalls对我们的学生来说是一个流行的地方。
两种在虚拟环境中移动的方法的比较：原地行走和交互式重定向行走
自虚拟现实诞生之初，在比参与者操作的物理空间更大的虚拟环境中移动一直是一项挑战。已经提出了许多不同的方法，例如基于操纵杆的导航、原地行走（参与者进行行走动作但在物理空间中静止不动）以及重定向行走（环境被秘密改变，给人一种在虚拟空间中走长直线但在物理空间中可能走圆圈的错觉）。每种方法都有其局限性，从模拟器晕动症到仍然需要比可用空间更多的物理空间。受 COVID-19 封锁的刺激，我们开发了一种新的运动方法，我们称之为交互式重定向行走。在这里，参与者真的在走路，但当到达边界时，会旋转虚拟世界，以便继续行走始终在物理边界内。我们进行了一项探索性研究，使用问卷以及基于参与者撰写的评论的定性反应（经过情绪分析），将这种方法与原地行走在存在感方面进行了比较。令人惊讶的是，我们发现较小的物理边界有利于交互式重定向行走，但对于长度超过大约 7 个成人步长的边界，原地行走方法是更可取的。
西澳大利亚步行项目官员
总经理： • 制定并实施项目计划，通过本地参与、保留和推广活动增加西澳大利亚心脏基金会步行团体和参与者的数量（包括个人步行计划的注册人数），重点是吸引难以接触的群体。 • 利用本地数据为内部和外部利益相关者（包括计划资助者）制定有关西澳大利亚心脏基金会步行计划的定期报告。 • 与其他州和地区步行计划官员合作，分享计划、方法和想法。
步行行动计划 2022–2030
为了制定步行行动计划，我们与社区进行了交流，以更好地了解他们的步行习惯、他们喜欢在斯托宁顿步行的原因以及我们需要解决哪些问题和挑战才能改善城市的步行环境。步行行动计划是一份基于证据的战略文件，概述了步行趋势，并提出了解决步行障碍的举措和目标，并指导市议会采取行动，鼓励更多人更频繁地步行。
步行速度和2型糖尿病的风险
不精确 - 95％的顺式宽，未满足最佳信息大小，或者点估计不会超过最小重要的差异[8]。为了确定不精确的存在，我们考虑了最佳信息大小（审查中包含的案例数与传统样本量计算的数量相比，单个功能足够的试验的数量）。根据对照组的5％事件率和25％的相对风险降低，我们计算出可选的信息大小为400例[8]。我们认为，非致命结局等级工作组提出的绝对风险降低为2％[9]，是最小的差异阈值。我们根据最小的差异调整了最近发表的最低限度上下文化的方法，以进行不精确的速率[10，11]。因此，我们考虑了效应大小的点估计值是否大于或小于最小重要的差异，以及95％的置信区间是否重叠了该阈值。为了计算绝对效应，我们使用合并的相对风险估计了风险差异及其95％CI。我们计算了汇总的相对风险，然后使用基线风险将汇总的相对风险转换为风险差异[12]。基线风险是使用包括的队列研究的平均事件率估算的。