Accuracy and Precision of Three Consumer-Grade Motion Sensors During Overground and Treadmill Walking in People With Parkinson Disease: Cross-Sectional Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable motion sensors are gaining popularity for monitoring free-living physical activity among people with Parkinson disease (PD), but more evidence supporting the accuracy and precision of motion sensors for capturing step counts is required in people with PD. OBJECTIVE: This study aimed to examine the accuracy and precision of 3 common consumer-grade motion sensors for measuring actual steps taken during prolonged periods of overground and treadmill walking in people with PD. METHODS: A total of 31 ambulatory participants with PD underwent 6-min bouts of overground and treadmill walking at a comfortable speed. Participants wore 3 devices (Garmin Vivosmart 3, Fitbit One, and Fitbit Charge 2 HR), and a single researcher manually counted the actual steps taken. Accuracy and precision were based on absolute and relative metrics, including intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman plots. RESULTS: Participants walked 628 steps over ground based on manual counting, and Garmin Vivosmart, Fitbit One, and Fitbit Charge 2 HR devices had absolute (relative) error values of 6 (6/628, 1.0%), 8 (8/628, 1.3%), and 30 (30/628, 4.8%) steps, respectively. ICC values demonstrated excellent agreement between manually counted steps and steps counted by both Garmin Vivosmart (0.97) and Fitbit One (0.98) but poor agreement for Fitbit Charge 2 HR (0.47). The absolute (relative) precision values for Garmin Vivosmart, Fitbit One, and Fitbit Charge 2 HR were 11.1 (11.1/625, 1.8%), 14.7 (14.7/620, 2.4%), and 74.4 (74.4/598, 12.4%) steps, respectively. ICC confidence intervals demonstrated low variability for Garmin Vivosmart (0.96 to 0.99) and Fitbit One (0.93 to 0.99) but high variability for Fitbit Charge 2 HR (-0.57 to 0.74). The Fitbit One device maintained high accuracy and precision values for treadmill walking, but both Garmin Vivosmart and Fitbit Charge 2 HR (the wrist-worn devices) had worse accuracy and precision for treadmill walking. CONCLUSIONS: The waist-worn sensor (Fitbit One) was accurate and precise in measuring steps with overground and treadmill walking. The wrist-worn sensors were accurate and precise only during overground walking. Similar research should inform the application of these devices in clinical research and practice involving patients with PD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».