Concurrent validity of the Microsoft Kinect for Windows v2 for measuring spatiotemporal gait parameters
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
This paper presents a study to evaluate the concurrent validity of the Microsoft Kinect for Windows v2 for measuring the spatiotemporal parameters of gait. Twenty healthy adults performed several sequences of walks across a GAITRite mat under three different conditions: usual pace, fast pace, and dual task. Each walking sequence was simultaneously captured with two Kinect for Windows v2 and the GAITRite system. An automated algorithm was employed to extract various spatiotemporal features including stance time, step length, step time and gait velocity from the recorded Kinect v2 sequences. Accuracy in terms of reliability, concurrent validity and limits of agreement was examined for each gait feature under different walking conditions. The 95% Bland-Altman limits of agreement were narrow enough for the Kinect v2 to be a valid tool for measuring all reported spatiotemporal parameters of gait in all three conditions. An excellent intraclass correlation coefficient (ICC2, 1) ranging from 0.9 to 0.98 was observed for all gait measures across different walking conditions. The inter trial reliability of all gait parameters were shown to be strong for all walking types (ICC3, 1 > 0.73). The results of this study suggest that the Kinect for Windows v2 has the capacity to measure selected spatiotemporal gait parameters for healthy adults.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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