Age related changes in skin sensitivity assessed with smartphone vibration testing
Notice bibliographique
Résumé
The capacity to perceive tactile input at the fingertips, referred to as tactile sensitivity, is known to diminish with age due to regressive changes to mechanoreceptor density and morphology. Sensitivity is measured as perceptual responses to stimuli of varying intensity. Contrary to traditional sensitivity monitoring instruments, smartphones are uniquely suited for remote assessment and have shown to deliver highly calibrated stimuli along a broad spectrum of intensity, which may improve test reliability. The aim of this study was to evaluate a vibration-emitting smartphone application, the Vibratus App, as a mode of estimating tactile sensory thresholds in the aging adult. The peripheral nerve function of 40 neurologically healthy volunteers (ages 18–71) was measured using monofilaments, a 128-Hz tuning fork, the Vibratus App, and nerve conduction studies (NCS). Between group differences were analyzed to determine each measurement’s sensitivity to age. Spearman correlation coefficients depicted the associative strength between hand-held measurements and sensory nerve action potential (SNAP) amplitude. Inter-rater reliability of traditional instruments and the software-operated smartphone were assessed by intraclass correlation coefficient (ICC 2, k ). Measurements taken with Vibratus App were significantly different between age groups (p < 0.001). The inter-rater reliability of monofilament, smartphone vibration, and tuning fork testing was moderate to good (ICC 2,k = 0.65, 0.69, and 0.79, respectively). The findings of this study support further investigation of smartphones as sensitivity monitoring devices for at home monitoring of skin sensitivity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».