Comparing GPS-Based Community Mobility Measures with Self-report Assessments in Older Adults with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Real-life community mobility (CM) measures for older adults, especially those with Parkinson's disease (PD), are important tools when helping individuals maintain optimal function and quality of life. This is one of the first studies to compare an objective global positioning system (GPS) sensor and subjective self-report CM measures in an older clinical population. METHODS: Over 14 days, 54 people in Ontario, Canada with early to mid-stage PD (mean age = 67.5 ± 6.3 years; 47 men; 46 retired) wore a wireless inertial measurement unit with GPS (WIMU-GPS), and completed the Life Space Assessment and mobility diaries. We assessed the convergent validity, reliability and agreement on mobility outcomes using Spearman's correlation, intraclass correlation coefficient, and Bland-Altman analyses, respectively. RESULTS: Convergent validity was attained by the WIMU-GPS for trip frequency (rs = .69, 95% confidence interval [CI] = 0.52-0.81) and duration outside (rs = .43, 95% CI = 0.18-0.62), but not for life space size (rs = .39, 95% CI = 0.14-0.60). The Life Space Assessment exhibited floor and ceiling effects. Moderate agreements were observed between WIMU-GPS and diary for trip frequency and duration (intraclass correlation coefficients = 0.71, 95% CI = 0.51-0.82; 0.67, 95% CI = 0.42-0.82, respectively). Disagreement was more common among nonretired individuals. CONCLUSIONS: WIMU-GPS could replace diaries for trip frequency and duration assessments in older adults with PD. Both assessments are best used for retired persons. However, the Life Space Assessment may not reflect actual mobility.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».