Eyewear Equipped with a Triaxial Accelerometer Detects Age-Related Changes in Ambulatory Activity
Notice bibliographique
Résumé
Aging is known as a risk factor for gait disorders, which lead to reduced quality of life. Gait disorders can potentially be a sign of a preclinical phase of neurological diseases. Therefore, routine monitoring of changes in ambulatory activity with age can lead to early detection of such disorders. JINS MEME is eyewear equipped with a triaxial accelerometer (mediolateral, anteroposterior, and vertical) and capable of measuring acceleration signals during gait. To validate effectiveness of JINS MEME in routinely monitoring age-related changes in ambulatory activity, the present study tested three hypotheses: (1) the frequency of mediolateral body sway during gait increases with age, (2) the variability of gait speed (anteroposterior) increases with age, and (3) the frequency of vertical body sway during gait increases with age. The present study included 118 subjects aged 25–69 years. The acceleration signals were measured by JINS MEME while each subject walked down a barrier-free 20-meter-long level corridor at a natural pace. Triaxial variances known for reflecting gait stability, were calculated from the acceleration signals during gait. An association between each of the triaxial variances and age was assessed by multiple linear robust regression analysis including sex as a nuisance covariate. We found significant positive correlations between the anteroposterior variance and age and between the vertical variance and age. The results supported our second and third hypotheses and raised an intriguing possibility that the triaxial accelerometer of JINS MEME is capable of detecting age-related changes in ambulatory activity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».