Design and Validation of a Biofeedback Device to Improve Heel-to-Toe Gait in Seniors
Notice bibliographique
Résumé
A feature of healthy human walking gait is a clearly defined heel-strike at initial contact, known as heel-to-toe gait. However, a common consequence of ageing is the deterioration of this heel first gait toward a flat foot, or "shuffling" gait. This leads to a shortened stride length, slowed gait speed, and an increased fall risk. Shuffling gait is normally treated by physiotherapy, however, therapist time is limited and training is restricted to a clinical environment. Gait rehabilitation could be expedited with the use of a device that distinguishes between heel-to-toe and shuffling gait and gives feedback to the user. This paper describes the design and validation of a device to achieve this. The device is innovative in that it both analyses the kinematics of the foot in real time and uses this information to classify the step quality in a manner that agrees with the subjective judgement of a physiotherapist. The device comprises a sensing module and a biofeedback module. The sensing module is a six axis inertial measurement unit that is strapped to the patient's foot. Raw data are streamed wirelessly to the biofeedback module (a smartphone), which runs an algorithm to detect step quality on the basis of angular velocity of the foot, and gives binary feedback to the user. Results from a validation study on the target population demonstrate very good classification performance, with an accuracy of 84.1% when compared with physiotherapist labels. The sensitivity is 92.4% at an operating point of 75% specificity, and the area under the ROC curve is 0.937. This performance should be more than adequate for clinical use and opens the door for investigations to determine how it can be used most effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».