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Enregistrement W3109545180 · doi:10.1016/j.gaitpost.2020.11.025

U-turn speed is a valid and reliable smartphone-based measure of multiple sclerosis-related gait and balance impairment

2020· article· en· W3109545180 sur OpenAlexaff
Wei‐Yi Cheng, Alan Bourke, Florian Lipsmeier, Corrado Bernasconi, Shibeshih Belachew, Christian Gossens, Jennifer Graves, Xavier Montalbán, Michael Lindemann

Notice bibliographique

RevueGait & Posture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBiogenGenentechF. Hoffmann-La RocheRoche
Mots-clésIntraclass correlationBalance (ability)GaitPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicinePreferred walking speedReliability (semiconductor)Quality of life (healthcare)Test (biology)Balance problemsConcurrent validityPatient satisfactionInternal consistencyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People living with multiple sclerosis (MS) experience impairments in gait and mobility, that are not fully captured with manually timed walking tests or rating scales administered during periodic clinical visits. We have developed a smartphone-based assessment of ambulation performance, the 5 U-Turn Test (5UTT), a quantitative self-administered test of U-turn ability while walking, for people with MS (PwMS). RESEARCH QUESTION: What is the test-retest reliability and concurrent validity of U-turn speed, an unsupervised self-assessment of gait and balance impairment, measured using a body-worn smartphone during the 5UTT? METHODS: 76 PwMS and 25 healthy controls (HCs) participated in a cross-sectional non-randomised interventional feasibility study. The 5UTT was self-administered daily and the median U-turn speed, measured during a 14-day session, was compared against existing validated in-clinic measures of MS-related disability. RESULTS: U-turn speed, measured during a 14-day session from the 5UTT, demonstrated good-to-excellent test-retest reliability in PwMS alone and combined with HCs (intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.87 [95 % CI: 0.80-0.92]) and moderate-to-excellent reliability in HCs alone (ICC = 0.88 [95 % CI: 0.69-0.96]). U-turn speed was significantly correlated with in-clinic measures of walking speed, physical fatigue, ambulation impairment, overall MS-related disability and patients' self-perception of quality of life, at baseline, Week 12 and Week 24. The minimal detectable change of the U-turn speed from the 5UTT was low (19.42 %) in PwMS and indicates a good precision of this measurement tool when compared with conventional in-clinic measures of walking performance. SIGNIFICANCE: The frequent self-assessment of turn speed, as an outcome measure from a smartphone-based U-turn test, may represent an ecologically valid digital solution to remotely and reliably monitor gait and balance impairment in a home environment during MS clinical trials and practice.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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