Validation of Plantar Pressure Measurements for a Novel in-Shoe Plantar Sensory Replacement Unit
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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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».