日常生活における歩行は、安定した歩行パターンのほかに、環境条件に応じてこのパターンを適応させる能力が必要である。 本研究の目的は、健常者が適応的な歩行パターンを獲得するために用いる予測戦略、およびこれらの戦略が歩行の安定性を維持するために用いる戦略とどのように相互作用するかを明らかにすることである
健常者10名がコンピュータ支援リハビリテーション環境（CAREN）で歩行している。 適応的な歩行パターンを誘発するために、被験者は自走式トレッドミルで歩きながら、膝で誘導されるマーカーで仮想ターゲットを打つ必要があった。 この課題を実施した場合としなかった場合の歩行速度、歩幅、歩数、歩幅、安定性マージン（MoS）に対する影響を評価した。 さらに、これらの試行は、連続的なMLプラットフォームの翻訳を追加した場合と追加しない場合で行った。
適応的な歩行パターンが必要な場合、被験者は、制約のない歩行と比較して、歩幅を減らし（p <0.01） 、ステップ幅を広げる傾向があり（p=0.074）、ステップ周波数をほぼ維持しながら歩行速度を減少させることがわかった。 これらの適応は、歩行適応課題の妨害的な影響にもかかわらず、試行間で等しいMoSを維持する結果となった。 また、歩行適応課題をバランス摂動と組み合わせた場合、両操作の有意な相互作用により、被験者はさらに歩幅を減少させた（p=0.012）。 歩幅を大きくすることで安定性が向上することは以前から知られていたが、歩幅を大きくすることで動きが速くなると、正確性が損なわれ、結果的に歩行の適応性が制限される可能性がある
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