A NOVEL MEASUREMENT SYSTEM FOR QUANTITATIVE ASSESSMENT OF AGE-RELATED SENSORI-MOTOR DEGRADATION
Notice bibliographique
Résumé
Early identification of individuals with impaired balancing ability could lead to timely interventions and reduce the hazard of age-related falls. Numerous methods for researching the prevention of falls and age-related sensori-motor degradation have been proposed and tested. Most are either too expensive for practitioners or too physically demanding to use with seniors. A simple, reliable technique is desired. The aim of this research is to develop a practical and quantitative solution for assessment of age-related degradation of human sensori-motor function, which could in turn serve as a means of fall prevention among seniors. A novel testing apparatus, the dynamic balance testing platform, was developed. The design includes artificial neural network (ANN) technology to address the nonlinearity and redundancy in the neural network that controls sensori-motor functions. A total of 62 male subjects aged from 18 to 84 years were tested using the proposed method. Results showed that (1) the new device did reflect the sensori-motor degradation related to age, (2) reliable evaluation of sensori-motor function need not be complicated, time consuming, or costly, and (3) the developed equipment powered with ANN technology holds great potentials for predicting fall possibility. Overall, this study validated a strategy of fall prevention with a potential for prevalent use in the healthcare industry.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».