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Enregistrement W4390993417 · doi:10.1109/biocas58349.2023.10388559

An Instrumented Equine Shoe for Kinetic Gait Analysis

2023· article· en· W4390993417 sur OpenAlexafffund
Alanna Devolin, Ifaz T. Haider, Olivia Kenny, W. Brent Edwards, Kartikeya Murari, W. M. Scott

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCalgary Foundation
Mots-clésGait analysisGaitKinetic energyComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the field of equine veterinary medicine, the diagnosis, prevention and treatment of lameness is one of the most challenging problems facing practitioners and horse owners. Typically, lameness is evaluated by a veterinarian with a visual exam. However, this method can be prone to bias and it can be difficult to properly evaluate subtle or mild cases. Kinetic methods (such as force plates) rely on analysis of the forces that result in motion to identify lameness. Force plates are considered the gold standard for kinetic gait analysis but are unable to record successive strides. The development of a hoof mountable force measuring device would permit the evaluation of ground reaction forces (GRFs) in the horse’s natural environment and over a variety of gaits. There has been previous development of these devices but they are often heavy and require additional equipment outside of the shoe to collect and store data. This paper details the design and evaluation of a tether-free and self contained equine instrumented horseshoe for objective gait analysis. The device was evaluated at the board and system level. Tests comparing the system to load cell measurements in a materials testing machine and an equine cadaver limb setup had errors of 5-10 %. These results provide some confidence for the use of the piezoresistive sensors and potential in vivo applications of the system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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