Novel Use of a Smartphone to Measure Standing Balance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Balance assessment and training is utilized by clinicians and their patients to measure and improve balance. There is, however, little consistency in terms of how clinicians, researchers, and patients measure standing balance. Utilizing the inherent sensors in every smartphone, a mobile application was developed to provide a method of objectively measuring standing balance. OBJECTIVE: We aimed to determine if a mobile phone application, which utilizes the phone's accelerometer, can quantify standing balance. METHODS: Three smartphones were positioned simultaneously above the participants' malleolus and patella and at the level of the umbilicus. Once secured, the myAnkle application was initiated to measure acceleration. Forty-eight participants completed 8 different balance exercises separately for the right and left legs. Accelerometer readings were obtained from each mobile phone and mean acceleration was calculated for each exercise at each ankle and knee and the torso. RESULTS: Mean acceleration vector magnitude was reciprocally transformed to address skewness in the data distribution. Repeated measures ANOVAs were completed using the transformed data. A significant 2-way interaction was revealed between exercise condition and the body position of the phone (P<.001). Post-hoc tests indicated higher acceleration vector magnitude for exercises of greater difficulty. ANOVAs at each body position were conducted to examine the effect of exercise. The results revealed the knee as the location most sensitive for the detection of differences in acceleration between exercises. The accelerometer ranking of exercise difficulty showed high agreement with expert clinical rater rankings (kappa statistic>0.9). CONCLUSIONS: The myAnkle application revealed significantly greater acceleration magnitude for exercises of greater difficulty. Positioning of the mobile phone at the knee proved to be the most sensitive to changes in accelerometer values due to exercise difficulty. Application validity was shown through comparison with clinical raters. As such, the myAnkle app has utility as a measurement tool for standing balance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».