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Enregistrement W2117980149 · doi:10.1155/2012/247165

SenseWear Armband and Stroke: Validity of Energy Expenditure and Step Count Measurement during Walking

2012· article· en· W2117980149 sur OpenAlexafffund
Patricia J. Manns, Robert G. Haennel

Notice bibliographique

RevueStroke Research and Treatment · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPhysiotherapy Foundation of Canada
Mots-clésAlgorithmIntraclass correlationComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsStatisticsReproducibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to test the validity of the SenseWear Pro Armband (SWA) for the measurement of energy expenditure (EE) and step count against a criterion in persons with stroke. Twelve participants with chronic stroke (mean age 64.2 ± 10.4 years; mean gait speed 0.67 ± 0.25 m/sec) completed two trials of a six-minute walk test, while wearing a SenseWear Armband (SWA) on each arm and being continuously monitored using a portable metabolic cart. Agreement between estimates of energy expenditure from the SWA and the metabolic cart was fair for the armband on the hemiplegic arm (intraclass correlation cefficient (ICC) = 0.586) and good for the armband on the unaffected arm (ICC = 0.702). Agreement between the SWA estimate of step count, and step count as measured by the Step Activity Monitor was poor (ICC < 0.352), with significant underestimation by the SWA. Our results show that, for these moderately impaired persons with stroke, the SWA should be used with caution for the measurement of energy expenditure and should not be used to measure step count.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations59
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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