The use of smartphone in measuring stance and gait patterns in patients with orthostatic tremor
Notice bibliographique
Résumé
Orthostatic tremor (OT) is a rare movement disorder characterized by a fast tremor (13-18 Hz) in the lower extremities during stance. Patients with OT typically complain of instability while standing/walking. However, due to the geographical limitation, the standing instability or gait problems in patients with OT cannot be assessed and monitored frequently. The increasing popularity of using smartphone-based accelerometers could be a solution to eliminate this limitation. This study examined the feasibility of using smartphone-based accelerometers to identify the changes in body movement in different standing and locomotor tasks. Twenty patients with OT and seven healthy controls were consented to participate in this study. Subjects stood with eyes open or eyes closed for 20 seconds. They also performed four different locomotor tasks (normal walking, tandem walk, walking on an elevated surface, and obstacle negotiation). When performed different locomotor tasks, patients with OT had a larger acceleration of body movement than controls in the medial-lateral direction (tandem walk: p = 0.026, walking on an elevated surface: p = 0.002, and stepping over the obstacle: p = 0.028). Patients with OT had smaller acceleration of body movement than controls while standing with eyes open in the vertical direction (p = 0.012), in the anterior-posterior direction (p = 0.013) and in the medial-lateral direction (p = 0.011). This study provides objective evidence of balance instability in patients with OT not only while standing but also during different challenging locomotor tasks by using smartphone-based accelerometers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».