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Enregistrement W2129830058 · doi:10.1260/2040-2295.4.4.555

Measurement of Lower Limb Joint Kinematics using Inertial Sensors During Stair Ascent and Descent in Healthy Older Adults and Stroke Survivors

2013· article· en· W2129830058 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationKinematicsDescent (aeronautics)Stroke (engine)MedicineChronic strokeJoint (building)Lower limbPhysical therapyRehabilitationSurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study validated the feasibility of inertial sensors in estimating lower limb joint kinematics during stair ambulation in healthy older adults and stroke survivors. Three dimensional motion data were collected using an inertial sensor-based system from 9 persons with stroke and 9 healthy older adults as they ascended and descended a staircase at a self-selected pace. The measured joint angles were compared with a laboratory-based motion capture system by computing differences in range of motion (RoM), grand mean error, standard deviation, and coefficients of multiple correlations. For stroke survivors, differences in RoM measurements between these two systems were determined to be 3.3 ± 8.1°, while the highest correlations were found in the estimation of sagittal plane joint angles after offset correction. Results suggest that the inertial sensor system is suitable for estimating major joint angles in healthy older adults as well as the RoM for stroke survivors. New calibration procedures are necessary for applying the technology to a stroke population.

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.

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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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