U-turn speed is a valid and reliable smartphone-based measure of multiple sclerosis-related gait and balance impairment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».