Factors Influencing the Clinical Adoption of Quantitative Gait Analysis Technologies for Adult Patient Populations With a Focus on Clinical Efficacy and Clinician Perspectives: Protocol for a Scoping Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Quantitative gait analysis can support clinical decision-making. These analyses can be performed using wearable sensors, nonwearable sensors, or a combination of both. However, to date, they have not been widely adopted in clinical practice. Technology adoption literature has highlighted the clinical efficacy of technology and the users’ perspective on the technology (eg, ease of use and usefulness) as some factors that influence their widespread adoption. OBJECTIVE To assist with the clinical adoption of quantitative gait technologies, this scoping review will synthesize the literature on their clinical efficacy and clinician perspectives on their use in the clinical care of adult patient populations. METHODS This scoping review protocol follows the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews. The review will include both peer-reviewed and gray literature (ie, conference abstracts) regarding the clinical efficacy of quantitative gait technologies and clinician perspectives on their use in the clinical care of adult patient populations. A comprehensive search strategy was created in MEDLINE (Ovid), which was then translated to 4 other databases: CENTRAL (Ovid), Embase (Ovid), CINAHL (EBSCO), and SPORTDiscus (EBSCO). The title and abstract screening, full-text review, and data extraction of relevant articles will be performed independently by 2 reviewers, with a third reviewer involved to support the resolution of conflicts. Data will be analyzed using content analysis and summarized in tabular and diagram formats. RESULTS A search of relevant articles will be conducted in all 5 databases, and through hand-searching in Google Scholar and PEDro, including articles published up until December 2022. The research team plans to submit the final scoping review for publication in a peer-reviewed journal in 2023. CONCLUSIONS The findings of this review will be presented at clinical science conferences and published in a peer-reviewed journal. This review will inform future studies designed to develop, evaluate, or implement quantitative gait analysis technologies in clinical practice. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/39767
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,120 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».