A Commercially Available Capacitive Stretch-Sensitive Sensor for Measurement of Rotational Neck Movement in Healthy People: Proof of Concept
Notice bibliographique
Résumé
Freedom of neck range of motion has been identified for decades as an important indicator of neck health. In the past, neck motion has been measured in clinical settings using straight-plane movements that do not represent real-world 'ecological' performance. The tools currently used are low-fidelity analog or digital tools that rely greatly on the orientation of the person with respect to gravity, or the evaluator's ability to accurately align protractor arms with key surface markers for angle measurement. A possible solution lies in the use of wearable sensors for tracking the motion of the neck without clinical instruction. For this purpose, the focus of this paper is on the assessment of a commercially available stretch sensitive sensor, C-Stretch® against a gold standard for motion tracking. The sensor's accuracy and agreement for measuring neck rotations were evaluated. The results show that the stretch sensitive sensor was accurate with an average RMSE of 5.86° (SD=$4.38^{\circ}, \mathrm{n}=2$) and highly correlated $r=0.88-0.99,(p\lt0.01)$ with Aurora, an electromagnetic tracking system. This work may lead to using wearable sensors as a cost-effective, lightweight, and safe alternative to assess real-world neck range of motion for clinical application.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».