Evaluation of the Effect of Gait Aids, Such as Canes, Crutches, and Walkers, on the Accuracy of Step Counters in Healthy Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable step-counter devices have become inexpensive tools that enable patients, researchers, and clinicians to objectively monitor physical activity. It is unknown how the use of gait aids, such as canes, crutches, and walkers, affects the accuracy of these devices. Such gait aids are commonly used by patients with chronic physical impairment and after joint-replacement surgery. The aim of this study was to determine the effect of gait aids on the accuracy of wearable step counters. METHODS: Nine healthy participants wore a Fitbit step counter on their wrist and hip and performed eight walking tests with canes, crutches, and walkers. Bland-Altman analyses were performed for all eight walking tests in order to compare agreement between measurement techniques. RESULTS: Mean overall agreement for subjects walking without gait aids in the hip group was excellent, showing a bias of -2.9, with limits of agreement (LOAs) between -8.72 and 2.95. For use of canes or crutches, the Bland-Altman plots had a range of bias values between the hip and wrist counters from -7.22 to 33.56, with LOAs from -98.55 to 124.2. The wrist counter during the four-wheeled walking test showed very little agreement with the actual step count, with a bias value of 91.33 and LOAs of 64.1-118.6, illustrating exceptionally unreliable step counts. CONCLUSION: This study suggests that these widely commercially available step counters have poor reliability with gait aids, especially walkers, which should be taken into account in research and clinical settings.
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 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 | 0,035 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».