Sample Entropy of Human Gait Center of Pressure Displacement: A Systematic Methodological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sample entropy (SampEn) has been used to quantify the regularity or predictability of human gait signals. There are studies on the appropriate use of this measure for inter-stride spatio-temporal gait variables. However, the sensitivity of this measure to preprocessing of the signal and to variant values of template size (m), tolerance size (r), and sampling rate has not been studied when applied to “whole” gait signals. Whole gait signals are the entire time series data obtained from force or inertial sensors. This study systematically investigates the sensitivity of SampEn of the center of pressure displacement in the mediolateral direction (ML COP-D) to variant parameter values and two pre-processing methods. These two methods are filtering the high-frequency components and resampling the signals to have the same average number of data points per stride. The discriminatory ability of SampEn is studied by comparing treadmill walk only (WO) to dual-task (DT) condition. The results suggest that SampEn maintains the directional difference between two walking conditions across variant parameter values, showing a significant increase from WO to DT condition, especially when signals are low-pass filtered. Moreover, when gait speed is different between test conditions, signals should be low-pass filtered and resampled to have the same average number of data points per stride.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».