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Enregistrement W3200250900 · doi:10.2196/24950

Investigating the Use of Virtual Reality Headsets for Postural Control Assessment: Instrument Validation Study

2021· article· en· W3200250900 sur OpenAlexvenueno aff
Brian Sylcott, Chia-Cheng Lin, Keith R. Williams, Mark Hinderaker

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadsetIntraclass correlationVirtual realitySimulationForce platformHaptic technologyCenter of pressure (fluid mechanics)Root mean squareComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationEngineeringMathematicsArtificial intelligenceStatisticsMedicineReproducibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurately measuring postural sway is an important part of balance assessment and rehabilitation. Although force plates give accurate measurements, their costs and space requirements make their use impractical in many situations. OBJECTIVE: The work presented in this paper aimed to address this issue by validating a virtual reality (VR) headset as a relatively low-cost alternative to force plates for postural sway measurement. The HTC Vive (HTC Corporation) VR headset has built-in sensors that allow for position and orientation tracking, making it a potentially effective tool for balance assessments. METHODS: Participants in this study were asked to stand upright on a force plate (NeuroCom; Natus Medical Incorporated) while wearing the HTC Vive. Position data were collected from the headset and force plate simultaneously as participants experienced a custom-built VR environment that covered their entire field of view. The intraclass correlation coefficient (ICC) was used to examine the test-retest reliability of the postural control variables, which included the normalized path length, root mean square (RMS), and peak-to-peak (P2P) value. These were computed from the VR position output data and the center of pressure (COP) data from the force plate. Linear regression was used to investigate the correlations between the VR and force plate measurements. RESULTS: Our results showed that the test-retest reliability of the RMS and P2P value of VR headset outputs (ICC: range 0.285-0.636) was similar to that of the RMS and P2P value of COP outputs (ICC: range 0.228-0.759). The linear regression between VR and COP measures showed significant correlations in RMSs and P2P values. CONCLUSIONS: Based on our results, the VR headset has the potential to be used for postural control measurements. However, the further development of software and testing protocols for balance assessments is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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