Validation of Plantar Pressure Measurements for a Novel in-Shoe Plantar Sensory Replacement Unit
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research concerning prevention of diabetic foot complications is critical. A novel in-shoe plantar sensory replacement unit (PSRU) has been developed that provides alert-based feedback derived from analyzing plantar pressure threshold measurements in real time. The purpose of this study was to compare the PSRU device to a gold standard pressure-sensing device (GS-PSD) to determine the correlation between concurrent measures of plantar pressure during walking. METHODS: The PSRU had an array of eight sensors with a range of 10-75 mm Hg and collected data at 4 Hz, whereas the GS-PSD had 99 sensors with a range of 1-112 mm Hg and collected data at 100 Hz. Based on an a priori power analysis, data were collected from 10 participants (3 female, 7 male) while walking over ground in both devices. The primary variable of interest was the number of data points recorded that were greater than 32 mm Hg (capillary arterial pressure--the minimum pressure reported to cause pressure ulcers) for each of the eight PSRU sensors and corresponding average recordings from the GS-PSD sensor clusters. Intraclass correlation coefficient (2,1) was used to compare data between the two devices. RESULTS: Compared with the GS-PSD, we found good-to-very-good correlations (r-value range 0.67-0.86; p-value range 0.01-0.05) for six of the PSRU's eight sensors and poor correlation for only two sensors (r = 0.41, p = .15; r = 0.38, p = .18) when measuring the number of data points recorded that were greater than 32 mm Hg. CONCLUSIONS: Based on the results of the present study, we conclude the PSRU provides analogous data when compared with a GS-PSD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle