Instrumenting gait assessment using the Kinect in people living with stroke: reliability and association with balance tests
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Microsoft Kinect has been used previously to assess spatiotemporal aspects of gait; however the reliability of this system for the assessment of people following stroke has not been established. This study examined the reliability and additional information that the Kinect provides when instrumenting a gait assessment in people living with stroke. METHODS: The spatiotemporal variables of step length, step length asymmetry, foot swing velocity, foot swing velocity asymmetry, peak and mean gait speed and the percentage difference between the peak and mean gait speed were assessed during gait trials in 30 outpatients more than three months post-stroke and able to stand unsupported. Additional clinical assessments of functional reach (FR), step test (ST), 10 m walk test (10MWT) and the timed up and go (TUG) were performed, along with force platform instrumented assessments of center of pressure path length velocity during double-legged standing balance with eyes closed (DLEC), weight bearing asymmetry (WBA) and dynamic medial-lateral weight-shifting ability (MLWS). These tests were performed on two separate occasions, seven days apart for reliability assessment. Separate adjusted multiple regressions models for predicting scores on the clinical and force platform assessments were created using 1) the easily assessed clinically-derived gait variables 10MWT time and total number of steps; and 2) the Kinect-derived variables which were found to be reliable (ICC > 0.75) and not strongly correlated (Spearman's ρ < 0.80) with each other (i.e. non-redundant). RESULTS: Kinect-derived variables were found to be highly reliable (all ICCs > 0.80), but many were redundant. The final regression model using Kinect-derived variables consisted of the asymmetry scores, mean gait velocity, affected limb foot swing velocity and the difference between peak and mean gait velocity. In comparison with the clinically-derived regression model, the Kinect-derived model accounted for >15% more variance on the MLWS, ST and FR tests and scored similarly on all other measures. CONCLUSIONS: In conclusion, instrumenting gait using the Kinect is reliable and provides insight into the dynamic balance capacity of people living with stroke. This system provides a minimally intrusive method of examining potentially important gait characteristics in people living with stroke.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».