Comparing A Novel Smartphone Application To The Kinect V2 For Assessing ACL Injury Risk
Notice bibliographique
Résumé
Screening for athletes at high risk for anterior cruciate ligament (ACL) tear who may optimally benefit from risk reduction programs remains a challenge. Initial coronal (IC), peak coronal (PC), and peak sagittal (PS) angles of a drop vertical jump (DVJ) measured by the Kinect v2 device (Microsoft) have been associated with ACL tear risk in collegiate varsity athletes. Development of a similar modality utilizing a smartphone application would improve simplicity, cost, and accessibility, allowing for widespread screening. PURPOSE: To compare the DVJ tracking performance of a novel smartphone application to the previously validated Kinect v2 device. METHODS: Two hundred fifty-two collegiate varsity athletes performed three DVJs that were recorded simultaneously with a novel smartphone application developed using the Google Mediapipe framework version 0.7 (Pixel 6; Google) and the Kinect v2. Agreement on IC, PC, and PS angles between the two devices was compared using intraclass correlation coefficient (ICC) tests (two-way mixed-effects model, consistency, single measures). High-risk athletes were identified based on published angle cutoffs for Kinect v2 measurements. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to assess the accuracy of the smartphone application in identifying the same high-risk athletes. RESULTS: ICC values for IC, PC, and PS angles were 0.696 (0.627 - 0.755, P < 0.01), 0.664 (0.589 - 0.728, P < 0.01), and 0.756 (0.697 - 0.804, P < 0.01), respectively, representing good agreement for IC and PC angles and excellent agreement for PS angles. Ninety-six (38%), 23 (9%), and 90 (36%) high-risk athletes were identified based on IC, PC, and PS angle cutoffs for the Kinect v2. ROC analysis demonstrated an area under the curve of 0.89 (0.85 - 0.93), 0.85 (0.77 - 0.93), and 0.89 (0.85 - 0.93) for identifying these high-risk athletes using the smartphone application, indicating excellent accuracy for all parameters. Smartphone application-derived IC, PC, and PS angle cutoffs of 0.74°, 2.20°, and 73.50° identified 83%, 78%, and 84% of high-risk athletes, respectively. CONCLUSIONS: The novel smartphone application identifies athletes marked as high-risk for ACL tear from Kinect v2 cutoffs with excellent accuracy and shows potential for use in widespread screening. This work was supported by MEDTEQ+, Emovi Inc., and Semperform Inc.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».