Cluster Analysis of Center-of-Pressure Measures
Notice bibliographique
Résumé
Postural stability analysis is useful in a variety of applications, such as assessing the risk of falls for older adults or investigating neuromuscular disorders.Variations in the center-of-pressure (COP) are often used to assess postural stability.The COP is a point where the vertical reaction forces of the ground act.It represents the weighted average of all pressures over the body in contact with the ground.Static posturography, which analyses COP variations during a fixed standing posture, is a non-invasive assessment technique, used to quantify postural stability.The objective of this study is to investigate the performance of six conventional COP measures used to characterize postural stability.Six conventional measures are investigated: i) average radial displacement, ii) average velocity, iii) area of the 95% confidence ellipse, iv) standard deviation of COP in the x-direction (medio-lateral), v) standard deviation of COP in the y-direction (antero-posterior), and vi) standard deviation of radial displacement.These COP measures are compared during four different stability conditions: i) feet together, eyes open, ii) feet together, eyes closed, iii) single leg, eyes open, and iv) single leg, eyes closed.Performance is quantified by cluster analysis using the silhouette coefficient, which provides a measure of how well clustered the four stability conditions are for a given stability measure.A good stability measure should have high repeatability for a given stability condition (low intra-cluster distances) and be able to discern between different stability conditions (high inter-cluster distances).Results from eight subjects suggest that out of the six COP measures examined, average velocity is the best measure to assess postural stability.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».