Adaptive cueing strategy for gait modification: A case study using auditory cues
Notice bibliographique
Résumé
People with Parkinson's (PwP) experience gait impairments that can be improved through cue training, where visual, auditory, or haptic cues are provided to guide the walker's cadence or step length. There are two types of cueing strategies: open and closed-loop. Closed-loop cueing may be more effective in addressing habituation and cue dependency, but has to date been rarely validated with PwP. In this study, we adapt a human-in-the-loop framework to conduct preliminary analysis with four PwP. The closed-loop framework learns an individualized model of the walker's responsiveness to cues and generates an optimized cue based on the model. In this feasibility study, we determine whether participants in early stages of Parkinson's can respond to the novel cueing framework, and compare the performance of the framework to two alternative cueing strategies (fixed/proportional approaches) in changing the participant's cadence to two target cadences (speed up/slow down). The preliminary results show that the selection of the target cadence has an impact on the participant's gait performance. With the appropriate target, the framework and the fixed approaches perform similarly in slowing the participants' cadence. However, the proposed framework demonstrates better efficiency, explainability, and robustness across participants. Participants also have the highest retention rate in the absence of cues with the proposed framework. Finally, there is no clear benefit of using the proportional approach.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».