Use of an Enactive Insole for Reducing the Risk of Falling on Different Types of Soil Using Vibrotactile Cueing for the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our daily activities imply displacements on various types of soil. For persons with gait disorder or losing functional autonomy, walking on some types of soil could be challenging because of the risk of falling it represents. METHODS: In this paper, we present, in a first part, the use of an enactive shoe for an automatic differentiation of several types of soil. In a second part, using a second improved prototype (an enactive insole), twelve participants with Parkinson's disease (PD) and nine age-matched controls have performed the Timed Up and Go (TUG) test on six types of soil with and without cueing. The frequency of the cueing was set at 10% above the cadence computed at the lower risk of falling (walking over the concrete). Depending on the cadence computed at the lower risk, the enactive insole activates a vibrotactile cueing aiming to improve gait and balance control. Finally, a risk index is computed using gait parameters in relation to given type of soil. RESULTS: The frequency analysis of the heel strike vibration allows the differentiation of various types of soil. The risk computed is associated to an appropriate rhythmic cueing in order to improve balance and gait impairment. The results show that a vibrotactile cueing could help to reduce the risk of falling. CONCLUSIONS: Firstly, this paper demonstrates the feasibility of reducing the risk of falling while walking on different types of soil using vibrotactile cueing. We found a significant difference and a significant decrease in the computed risks of falling for most of types of soil especially for deformable soils which can lead to fall. Secondly, heel strike provides an approximation of the impulse response of the soil that can be analyzed with time and frequency-domain modeling. From these analyses, an index is computed enabling differentiation the types of soil.
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.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».