Pilot feasibility study of a semi-automated three-dimensional scoring system for cervical dystonia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to test the feasibility of a semi-automated scoring system for the Toronto Western Spasmodic Torticollis Scale (TWSTRS) severity scale in patients with cervical dystonia. The TWSTRS requires training and experience. We previously developed a system to measure neck angle by analyzing three-dimensional position, obtained using Kinect, a marker-less three-dimensional depth sensor. The system can track patients' faces and bodies, automatically analyze neck angles, and semi-automatically calculate the TWSTRS severity scale score. We compared the TWSTRS severity scale scores calculated by the system with the video-based scores calculated by a neurologist trained in movement disorders. A correlation coefficient analysis was then conducted. Absolute accuracy was measured using intra-class correlation (ICC) (3,1), with 95% limits of agreement. To analyze the subscales, Cohen's kappa coefficient (κ) was calculated. A p-value of < .05 was considered statistically significant. Thirty patients were enrolled. Their average age was 52.3±16.0 years, and the male to female ratio was 3:2. The average disease duration was 11.3±12.7 years. Total score measurements by the system were significantly correlated with those rated by the movement disorder-trained neurologist (r = .596, p < .05). There was a significant correlation (r = .655, p < .05) with regard to the automated part of the scale. An adequate ICC (3,1) of .562 was obtained for total severity score (p < .001, 95% confidence interval [CI]: .259-.765), while the equivalent score was .617 for the total automated part (p < .001, 95% CI .336-.798). Our three-dimensional motion capture system, which can measure head angles and semi-automatically calculate the TWSTRS severity scale score utilizing a single-depth camera, demonstrated adequate validity and reliability. This low-cost and portable system could be applied by general practitioners treating cervical dystonia to obtain objective measurements.
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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 | 0,000 | 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 ».