MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3214280004 · doi:10.2196/29128

A Two-Minute Walking Test With a Smartphone App for Persons With Multiple Sclerosis: Validation Study

2021· article· en· W3214280004 sur OpenAlexvenueno aff
Pim van Oirschot, Marco Heerings, Karine Wendrich, Bram den Teuling, Frank Dorssers, René van Ee, Marijn Bart Martens, Peter Joseph Jongen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésIntraclass correlationMultiple sclerosisTest (biology)Physical therapyConcurrent validityPhysical medicine and rehabilitationReliability (semiconductor)PsychologyMedicinePsychometricsDevelopmental psychologyInternal consistency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Walking disturbances are a common dysfunction in persons with multiple sclerosis (MS). The 2-Minute Walking Test (2MWT) is widely used to quantify walking speed. We implemented a smartphone-based 2MWT (s2MWT) in MS sherpa, an app for persons with MS. When performing the s2MWT, users of the app are instructed to walk as fast as safely possible for 2 minutes in the open air, while the app records their movement and calculates the distance walked. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the concurrent validity and test-retest reliability of the MS sherpa s2MWT. METHODS: We performed a validation study on 25 persons with relapsing-remitting MS and 79 healthy control (HC) participants. In the HC group, 21 participants were matched to the persons with MS based on age, gender, and education and these followed the same assessment schedule as the persons with MS (the HC-matched group), whereas 58 participants had a less intense assessment schedule to determine reference values (the HC-normative group). Intraclass correlation coefficients (ICCs) were determined between the distance measured by the s2MWT and the distance measured using distance markers on the pavement during these s2MWT assessments. ICCs were also determined for test-retest reliability and derived from 10 smartphone tests per study participant, with 3 days in between each test. We interviewed 7 study participants with MS regarding their experiences with the s2MWT. RESULTS: In total, 755 s2MWTs were completed. The adherence rate for the persons with MS and the participants in the HC-matched group was 92.4% (425/460). The calculated distance walked on the s2MWT was, on average, 8.43 m or 5% (SD 18.9 m or 11%) higher than the distance measured using distance markers (n=43). An ICC of 0.817 was found for the concurrent validity of the s2MWT in the combined analysis of persons with MS and HC participants. Average ICCs of 9 test-retest reliability analyses of the s2MWT for persons with MS and the participants in the HC-matched group were 0.648 (SD 0.150) and 0.600 (SD 0.090), respectively, whereas the average ICC of 2 test-retest reliability analyses of the s2MWT for the participants in the HC-normative group was 0.700 (SD 0.029). The interviewed study participants found the s2MWT easy to perform, but they also expressed that the test results can be confronting and that a pressure to reach a certain distance can be experienced. CONCLUSIONS: The high correlation between s2MWT distance and the conventional 2MWT distance indicates a good concurrent validity. Similarly, high correlations underpin a good test-retest reliability of the s2MWT. We conclude that the s2MWT can be used to measure the distance that the persons with MS walk in 2 minutes outdoors near their home, from which both clinical studies and clinical practice can benefit.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207