Pedometer Accuracy in Nursing Home and Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The accuracy of pedometers has not been thoroughly tested with older adult populations. The purpose of the present study was to examine the effects of walking speed and gait disorders on the accuracy of Yamax pedometers with nursing home residents (NH) relative to older adults living in the community. METHODS: Pedometer accuracy was evaluated against observed steps taken during a self-paced walking test (slow, normal, and fast speeds) in 26 NH residents and 28 seniors' recreation center members (SC). Devices were attached to clothing at the waist. Walking speed was ascertained from the timed walk and a gait assessment was conducted. Percent error was calculated as ([pedometer steps - observed steps]/observed steps) x 100. RESULTS: The walking speeds of both samples increased across self-selected paces (P < 0.0001). The community-dwelling older adults walked significantly faster (P < 0.0001) in all trials and had significantly higher (P < 0.0001) gait assessment scores (indicating fewer gait problems). Gait scores were positively associated with walking speed and pedometer percent error. Pedometers significantly underestimated NH residents' observed steps taken by 74% (slow), 55% (normal), and 46% (fast) paces (P < 0.0001). In the SC sample, the instruments failed to detect 25%, 13%, and 7% of actual steps taken, respectively (P < 0.0001). The magnitude of the error was greater for NH versus SC older adults (P < 0.0001) across all trials. CONCLUSIONS: Slow walking speed and gait disorders hamper the utility of pedometers for physical activity measurement in frail seniors, such as NH residents, when worn at the usual attachment site. Pedometers, however, can be confidently used with ostensibly healthy older adult populations for both assessment and motivation purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».