Mapping of electrodermal activity (EDA) during outdoor community-level mobility tasks in individuals with lower-limb amputation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Balance confidence and perception of task challenge is an important construct to measure in rehabilitation of people with lower-limb amputation (LLA). Measurement of electrodermal activity (EDA) captures physiological arousal responses reflecting an individual's perceived challenge in a task. This study explores the feasibility of the use of EDA during outdoor walking tasks to capture task-specific physiological arousal changes associated with perception of challenge in people with amputation. OBJECTIVE: To develop and demonstrate feasibility of a portable EDA/GPS system mapping physiological arousal while challenging walking balance outdoors in individuals with LLA and controls. METHODS: Sixteen people (eight with LLA and eight age-/sex-matched controls) completed an outdoor walking course in the community (3 laps). A battery-powered portable device was developed containing EDA/GPS sensors with data logged on a microcontroller. Phasic EDA response was extracted from EDA signal to explore the physiological arousal response to walking tasks. RESULTS: Physiological arousal demonstrated task-specific modulation with ascending stairs without a handrail showing higher levels of phasic EDA than walking on a paved incline (p = 0.01) or a gravel decline (p = 0.01) in people with LLA. While evidence of habituation over repeated trials was shown in controls with lap 1 of walking down a gravel decline showing higher levels of phasic EDA than lap 3 (p = 0.01). Phasic EDA maps, representative of arousal levels throughout the walking course, showed individual-specific response. CONCLUSION: Mapping of EDA during outdoor walking is feasible. Modulation of physiological arousal between outdoor walking tasks and over repeated trials is suggestive of clinical utility. Further research is warranted to explore how EDA may be incorporated into assessment of response to outdoor walking amongst individuals following LLA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».