Searching for Stability as we Age: The PCA-Biplot Approach
Notice bibliographique
Résumé
Principal component analysis (PCA) has been successfully applied to gait data; however, interpretation of the components is challenging. An alternative is to use a graphical display called biplot that gives insights into relationships and trends of data sets. Our goal was to demonstrate the sensitivity of gait variables to aging in elderly women with PCA-biplot. One hundred fifty-one elderly females (71.6±5.0 yrs), 152 adults (44.7±5.4 yrs) and 150 young (21.7±4.1 yrs) participated in the study. Gait spatial and temporal parameters were collected using a computerized carpet. PCA-biplot, discriminant analysis and MANOVA were used in the analysis. PCA-biplot revealed that elderly females walked with lower velocity, shorter step length, reduced swing time, higher cadence, and increased double support time compared to the other two groups. The greatest distances between the groups were along the variable step length with the elderly group showing a decrease of 8.4 cm in relation to the younger group. The discriminant function confirmed the importance of principal component 2 for group separation. Because principal component 2 was heavily weighted by step length and swing time, it represents a measure of stability. As women age they seek a more stable gait by decreasing step length, swing time, and velocity. PCA-biplot highlighted the importance of the variable step length in distinguishing between women of different age groups. It is well-known that as we age we seek a more stable gait. The PCA-biplot emphasized that premise and gave further important insights into relationships and trends of this complex data set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».