A Low Power Wireless Data Acquisition Device to Monitor Gait Patterns for Children With Toe Walking During Daily Activities
Notice bibliographique
Résumé
Clinical gait analysis is the accepted “gold standard” for evaluating an individual’s walking pattern. However, in certain conditions such as idiopathic toe walking (ITW), the degree of voluntary control that a subject may elicit upon their walking pattern in a gait laboratory may not truly reflect their gait during daily activities. Therefore, a battery-powered, wireless data acquisition system was developed to record daily walking patterns to assist in the assessment of treatment outcomes in this patient population. The device was developed to be small (30×50×12 mm3), light-weight (15 g), easy to install, reliable, and consumed little power. It could be mounted across the laces of the shoe, while forces and walking activities were recorded to investigate the percentage of toe walking during the assessment. Laboratory tests were performed and preliminary clinical trials at a gait laboratory were done on six normal gait walkers. These volunteers also try to walk on their toes to simulate the toe walking at the gait laboratory. The system was able to track the gait pattern and determine the percentage of toe walking relative to normal gait. Three boys and one girl were diagnosed with ITW then participated into this study. A total of 4 sets thirty-three 10 min data sessions (5.5 h) were collected outside the laboratory. The results showed that the test subjects walked on their toes 70±4% of the total walking time, which was higher than that they performed 64±5% at the gait laboratory. This preliminary study shows promising results that the system should be able to use for clinical assessment and evaluation of children with ITW.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».