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Enregistrement W3092508431 · doi:10.1016/j.medengphy.2020.10.005

Three dimensional validation of an instrumented handrail for stair gait

2020· article· en· W3092508431 sur OpenAlexafffund
Ludovic Miramand, Vincent Richard, Bradford J. McFadyen, Katia Turcot

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésGaitSimulationSet (abstract data type)Computer scienceWork (physics)Measure (data warehouse)Physical medicine and rehabilitationEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some studies have used load cells (LC) to measure the force applied to horizontal handrails, but no work has validated an inclined set-up that can be used to bring new insights into handrail use during staircase gait. The aim of this study was to validate the accuracy of an inclined handrail set-up instrumented with LC. A handrail set-up designed to be easily reconstructed and integrating two commercial LC is proposed. Twenty points were tested along the handrail, with four reference weights in the three orthogonal directions of the sensors (Medio-Lateral, Antero-Posterior, Vertical). For each direction, the percentage (%) of error and the cross-talk between the known and recorded forces were calculated. A linear regression of the % error was performed to evaluate measurement accuracy in relation to point of application along the handrail. The current easily replicated set-up of an inclined handrail showed accurate measures with low cross-talk. The percentage of error and cross-talk were below 3.7% and 3.7%, respectively, consistent with previous studies evaluating inclined handrail with other methods. The error and cross-talk were greater in the Medio-Lateral and Antero-Posterior directions. The error in the Antero-Posterior direction was larger over the upper part of the handrail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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