Reliability of a Smartphone Compared With an Inertial Sensor to Measure Shoulder Mobility: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The shoulder is one of the joints with the greatest mobility within the human body and its evaluation is complex. An assessment can be conducted using questionnaires or functional tests, and goniometry can complement the information obtained in this assessment. However, there are now validated devices that can provide more information on the realization of movement, such as inertial sensors. The cost of these devices is usually high and they are not available to all clinicians, but there are also inertial sensors that are implemented in mobile phones which are cheaper and widely available. Results from the inertial sensors integrated into mobile devices can have the same reliability as those from dedicated sensors. OBJECTIVE: This study aimed to validate the use of the Nexus 4 smartphone as a measuring tool for the mobility of the humerus during shoulder movement compared with a dedicated InertiaCube3 (Intersense) sensor. METHODS: A total of 43 subjects, 27 affected by shoulder pathologies and 16 asymptomatic, participated in the study. Shoulder flexion, abduction, and scaption were measured using an InertiaCube3 and a Nexus 4 smartphone, which were attached to the participants to record the results simultaneously. The interclass correlation coefficient (ICC) was calculated based on the 3 movements performed. RESULTS: The smartphone reliably recorded the velocity values and simultaneously recorded them alongside the inertial sensor. The ICCs of the 3 gestures and for each of the axes of movement were analyzed with a 95% CI. In the abduction movement, the devices demonstrated excellent interclass reliability for the abduction humeral movement axis (Cronbach alpha=.98). The axis of abduction of the humeral showed excellent reliability for the movements of flexion (Cronbach alpha=.93) and scaption (Cronbach alpha=.98). CONCLUSIONS: Compared with the InertiaCube3, the Nexus 4 smartphone is a reliable and valid tool for recording the velocity produced in the shoulder.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».