Machine learning corroborates subjective ratings of walking and balance difficulty in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning can discern meaningful information from large datasets. Applying machine learning techniques to raw sensor data from instrumented walkways could automatically detect subtle changes in walking and balance. Multiple sclerosis (MS) is a neurological disorder in which patients report varying degrees of walking and balance disruption. This study aimed to determine whether machine learning applied to walkway sensor data could classify severity of self-reported symptoms in MS patients. Ambulatory people with MS ( n = 107) were asked to rate the severity of their walking and balance difficulties, from 1-No problems to 5-Extreme problems, using the MS-Impact Scale-29. Those who scored less than 3 (moderately) were assigned to the “mild” group ( n = 35), and those scoring higher were in the “moderate” group ( n = 72). Three machine learning algorithms were applied to classify the “mild” group from the “moderate” group. The classification achieved 78% accuracy, a precision of 85%, a recall of 90%, and an F1 score of 87% for distinguishing those people reporting mild from moderate walking and balance difficulty. This study demonstrates that machine learning models can reliably be applied to instrumented walkway data and distinguish severity of self-reported impairment in people with MS.
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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 | 0,002 |
| 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 ».