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Enregistrement W1570851373 · doi:10.1089/g4h.2015.0002

Validity of an Interactive Functional Reach Test

2015· article· en· W1570851373 sur OpenAlexaboutno aff
Sujay Galen, Vicky Pardo, D.E. Wyatt, Andrew Diamond, Victor Brodith, A. Iu Pavlov

Notice bibliographique

RevueGames for Health Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMicrosoft ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésConcurrent validityIntraclass correlationBalance (ability)RehabilitationTest (biology)Physical medicine and rehabilitationTimed Up and Go testPhysical therapyOutpatient clinicBerg Balance ScaleComputer scienceMedicinePsychologyPsychometricsNursingPatient satisfactionDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Videogaming platforms such as the Microsoft (Redmond, WA) Kinect(®) are increasingly being used in rehabilitation to improve balance performance and mobility. These gaming platforms do not have built-in clinical measures that offer clinically meaningful data. We have now developed software that will enable the Kinect sensor to assess a patient's balance using an interactive functional reach test (I-FRT). The aim of the study was to test the concurrent validity of the I-FRT and to establish the feasibility of implementing the I-FRT in a clinical setting. SUBJECTS AND METHODS: The concurrent validity of the I-FRT was tested among 20 healthy adults (mean age, 25.8±3.4 years; 14 women). The Functional Reach Test (FRT) was measured simultaneously by both the Kinect sensor using the I-FRT software and the Optotrak Certus(®) 3D motion-capture system (Northern Digital Inc., Waterloo, ON, Canada). The feasibility of implementing the I-FRT in a clinical setting was assessed by performing the I-FRT in 10 participants with mild balance impairments recruited from the outpatient physical therapy clinic (mean age, 55.8±13.5 years; four women) and obtaining their feedback using a NASA Task Load Index (NASA-TLX) questionnaire. RESULTS: There was moderate to good agreement between FRT measures made by the two measurement systems. The greatest agreement between the two measurement system was found with the Kinect sensor placed at a distance of 2.5 m [intraclass correlation coefficient (2,k)=0.786; P<0.001] from the participant. Participants with mild balance impairments whose balance was assessed using the I-FRT software scored their experience favorably by assigning lower scores for the Frustration, Mental Demand, and Temporal Demand subscales on the NASA/TLX questionnaire. CONCLUSIONS: FRT measures made using the Kinect sensor I-FRT software provides a valid clinical measure that can be used with the gaming platforms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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