Gait analysis in children with multiple sclerosis

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: According to various sources, children account for 3 to 10% of all patients diagnosed with multiple sclerosis. In 75% of all affected individuals, gait abnormalities are present even at early disease stages. However, the 2022 clinical guidelines issued by the Ministry of Health of the Russian Federation do not address the use of instrumental gait analysis in pediatric patients.

AIM: To investigate the motor status of children with relapsing-remitting multiple sclerosis using instrumental gait analysis and surface electromyography.

Materials and METHODS: Our study was an observational, single-center, prospective, and continuous study. The study population consisted of patients (n=38), aged 9–17 years, from the department of psychoneurology at the Russian Children’s Clinical Hospital with a confirmed diagnosis of multiple sclerosis. All patients underwent the following assessments: instrumental gait analysis using surface electromyography of the lower limb muscles, the 6-minute walk test, contrast-enhanced MRI of the brain and spinal cord.

RESULTS: Patients exhibited low disability levels (EDSS ≤2.5) and maintained independent ambulation. The 6-minute walk test demonstrated an average walking distance of 520.92 m, consistent with age norms. surface electromyography analysis revealed characteristic abnormalities in 44.74% of cases, particularly in the gastrocnemius muscles during the single-support phase, manifesting as premature activation and sustained activation with a secondary peak in the electromyography signal.

CONCLUSION: The study documented decreased tolerance to physical exertion, along with characteristic surface electromyography changes in the gastrocnemius muscles, specifically: sustained activation during the resting phase of the gait cycle and premature activation during the stance phase. These findings may serve as biomarkers for rehabilitation indications and treatment effectiveness assessment. However, further studies are required due to the limited sample size.

About the authors

Margarita A. Borovik

Russian Children's Clinical Hospital; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Author for correspondence.
Email: a1180@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0004-9663-4805
SPIN-code: 6307-8201
Russian Federation, Moscow; Moscow

Igor O. Vedernikov

Russian Children's Clinical Hospital

Email: pulmar@bk.ru
ORCID iD: 0009-0006-1327-2525
SPIN-code: 5047-2594
Russian Federation, Moscow

Olga A. Laysheva

Russian Children's Clinical Hospital; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: olgalaisheva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8084-1277
SPIN-code: 8188-2819

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

Elvira Y. Volkova

Russian Children's Clinical Hospital

Email: ellivolk@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5646-3651
Russian Federation, Moscow

Timofey S. Kovalchuk

Russian Children's Clinical Hospital

Email: doctor@tim-kovalchuk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9870-4596
Russian Federation, Moscow

References

  1. Lubetzki C, Stankoff B. Demyelination in multiple sclerosis. Handb Clin Neurol. 2014;122:89–99. doi: 10.1016/B978-0-444-52001-2.00004-2
  2. Gusev EI, Konovalova AN, Geht AB. Neurology. National Leadership. Moscow: GEOTAR-Media; 2018. 688 p. (In Russ.)
  3. Halliday AM, McDonald WI. Pathophysiology of demyelinating disease. British medical bulletin. 1977;33(1):21–27.
  4. Ritchie JM. Pathophysiology of conduction in demyelinated nerve fibers. Myelin. Boston: Springer US; 1984.
  5. Domres NV. The features of the functional state of muscle fibers in patients with multiple sclerosis with spasticity according to the results of electroneuromyography. The Bulletin of Contemporary Clinical Medicine. 2020;13(5):46–56. doi: 10.20969/VSKM.2020.13
  6. Dorokhov AD, Shkilnyuk GG, Tsvetkova ТL, Stoliarov ID. Features of walking disorders in multiple sclerosis. Practical Medicine. 2019;17(7):28–32. doi: 10.32000/2072-1757-2019-7-28-32
  7. Eken MM, Richards R, Beckerman H, et al. Quantifying muscle fatigue during walking in people with multiple sclerosis. Clinical Biomechanics. 2020;72:94–101. doi: 10.1016/j.clinbiomech.2019.11.020
  8. Molina-Rueda F, Fernández-Vázquez D, Navarro-López V, et al. Muscle coactivation index during walking in people with multiple sclerosis with mild disability, a cross-sectional study. Diagnostics. 2023;13(13):2169. doi: 10.3390/diagnostics13132169
  9. Molina-Rueda F, Fernández-Vázquez D, Navarro-López V, et al. The timing of kinematic and kinetic parameters during gait cycle as a marker of early gait deterioration in multiple sclerosis subjects with mild disability. Journal of Clinical Medicine. 2022;11(7):1892. doi: 10.3390/jcm11071892
  10. Berg-Hansen P, Moen SM, Austeng A, et al. Sensor-based gait analyses of the six-minute walk test identify qualitative improvement in gait parameters of people with multiple sclerosis after rehabilitation. J Neurol. 2022;269:3723–3734. doi: 10.1007/s00415-022-10998-z
  11. Coca-Tapia M, Cuesta-Gómez A, Molina-Rueda F, Carratalá-Tejada M. Gait pattern in people with multiple sclerosis: a systematic review. Diagnostics. 2021;11(4):584. doi: 10.3390/diagnostics11040584
  12. Kotov SV, Petrushanskaya KA, Lizhdvoj VJ, et al. Сlinico-physiological foundation of application of exoskeleton “exoatlet” during walking of patients with disseminated sclerosis. Russian Journal of Biomechanics. 2020;24(2):148–166. doi: 10.15593/rzhbiomeh/2020.2.03
  13. Dorokhov AD, Ivashkova EV, Ilves AG, et al. Assessment of biomechanical parameters of feet in patients with multiple sclerosis during walking. Russian neurological journal. 2023;28(4):35–42. doi: 10.30629/2658-7947-2023-28-4-35-42
  14. Cofré Lizama LE, Strik M, Van der Walt A, et al. Gait stability reflects motor tracts damage at early stages of multiple sclerosis. Multiple sclerosis journal. 2022;28(11):1773–1782. doi: 10.1177/13524585221094464
  15. Kalron A, Frid L, Menascu S. Gait characteristics in adolescents with multiple sclerosis. Pediatric Neurology. 2017;68:73–76. doi: 10.1016/j.pediatrneurol.2016.11.004
  16. Ministry of Health of the Russian Federation. Clinical recommendations, multiple sclerosis in children. 2022. Available: http://disuria.ru/_ld/12/1226_kr22G35p0MZ.pdf (In Russ.)
  17. Winter DA, Yack HJ. EMG profiles during normal human walking: stride-to-stride and inter-subject variability. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1987;67(5):402–411. doi: 10.1016/0013-4694(87)90003-4
  18. Bushueva EV, Gerasimova LI, Sharapova OV, et al. 6-minute walking test indicators in healthy children and adolescents. Practical medicine. 2023;21(1):80–86. doi: 10.32000/2072-1757-2023-1-80-86
  19. Rudolph KS, Axe MJ, Snyder-Mackler L. Dynamic stability after ACL injury: who can hop? Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2000;8(5):262–9. doi: 10.1007/s001670000130
  20. Falconer K, Winter DA. Quantitative assessment of co-contraction at the ankle joint in walking. Electromyogr Clin Neurophysiol. 1985;25(2–3):135–49.
  21. Li G, Shourijeh MS, Ao D, et al. How well do commonly used co-contraction indices approximate lower limb joint stiffness trends during gait for individuals post-stroke? Front Bioeng Biotechnol. 2021;8:588908. doi: 10.3389/fbioe.2020.588908
  22. Kiernan MC, Kaji R. Physiology and pathophysiology of myelinated nerve fibers. Handbook of clinical neurology. 2013;115:43–53.
  23. Cofré Lizama LE, Strik M, Van der Walt A, et al. Gait stability reflects motor tracts damage at early stages of multiple sclerosis. Mult Scler. 2022;28(11):1773–1782. doi: 10.1177/13524585221094464

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Graph of the envelope amplitude of gastrocnemius muscle electromyography during the gait cycle. EMG — electromyography envelope; SG — step cycle.

Download (71KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The graph of the distribution of the results of the 6-minute walking test in children with multiple sclerosis by percentile intervals of standard values.

Download (71KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Modified amplitude graph of the gastrocnemius muscle's electromyography envelope during the gait cycle, showing continued or prolonged activation and the appearance of a second peak. EMG — electromyography envelope; SG — step cycle.

Download (89KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Modified amplitude graph of the gastrocnemius muscle's electromyography envelope during the gait cycle, showing premature activation. EMG — electromyography envelope; SG — step cycle.

Download (74KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Comparison graph of the Co-Contraction Index during the gait cycle in healthy individuals and patients with MS-related muscle activation disturbances.

Download (321KB)
Indexing metadata
7. Fig. 7. Diagram showing the percentage distribution of the pathological pattern in the gastrocnemius muscle among children with different disability score multiple sclerosis.

Download (76KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».