Two-dimensional video gait analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motion capture systems are widely used to quantify human gait. Two-dimensional (2D) video systems are simple to use, easily accessible, and affordable. However, their performance as compared to other systems (i.e. three-dimensional (3D) gait analysis) is not well established. OBJECTIVES: This work provides a comprehensive review of design specifications and performance characteristics (validity and reliability) of two-dimensional motion capture systems. STUDY DESIGN: Systematic review. METHODS: A systematic literature search was conducted in three databases from 1990 to 2019 and identified 30 research articles that met the inclusion/exclusion criteria. RESULTS: Reliability of measurements of two-dimensional video motion capture was found to vary greatly from poor to excellent. Results relating to validity were also highly variable. Comparisons between the studies were challenging due to differences in protocols, instrumentation, parameters assessed, and analyses performed. CONCLUSIONS: Variability in performance could be attributed to study design, gait parameters being measured, and technical aspects. The latter includes camera specifications (i.e. resolution and frame rate), setup (i.e. camera position), and analysis software. Given the variability in performance, additional validation testing may be needed for specific applications involving clinical or research-based assessments, including specific patient populations, gait parameters, mobility tasks, and data collection protocols. CLINICAL RELEVANCE: This review article provides guidance on the application of 2D video gait analysis in a clinical or research setting. While not suitable in all instances, 2D gait analysis has promise in specific applications. Recommendations are provided about the patient populations, gait parameters, mobility tasks, and data collection protocols.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».