Infographic. Remote running gait analysis
Notice bibliographique
Résumé
Physiotherapy has long followed a standard script. The patient is seen in-person at a clinic, a subjective history is taken and the physiotherapist completes a physical examination consisting of strength, range of motion, functional testing, etc to determine the cause of injury and prescribe an appropriate treatment plan. For running injuries, this assessment often includes an analysis—either on a treadmill or overground—of the patient’s running gait. When facilities and equipment are available, this may include three-dimensional (3D) motion capture and force plate analysis, which provides more detailed information about the biomechanics contributing to the presenting injury. Since most clinicians do not have access to this equipment, many use two-dimensional (2D) video analysis in the clinic. Recent circumstances have pushed many of us to explore remote options using online platforms, such as telehealth. This has forced us to be more creative with how we assess and treat patients and presents an opportunity to evolve our practice. With most runners having access to a high-quality video camera on their phone or tablet, 2D motion capture can be performed remotely. Recent advances and access to wearable technology—inertial measurement units (IMUs), in particular—now allow remote measurement of forces and spatiotemporal data. Remote biomechanical running gait analysis is now a reality (figure 1). Figure 1 Infographic: remote …
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».