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Enregistrement W4406175718 · doi:10.2196/60622

Interstep Variations of Stairways and Associations of High-Contrast Striping and Fall-Related Events: Observational Study

2025· article· en· W4406175718 sur OpenAlexvenueno aff
Sara A. Harper, Chayston B. Brown, Shandon L. Poulsen, Tyson S. Barrett, Christopher J. Dakin

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreadData stripingPredictabilityContrast (vision)MathematicsStatisticsSimulationComputer scienceMaterials scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Interstep variations in step riser height and tread depth within a stairway could negatively impact safe stair negotiation by decreasing step riser height predictability and, consequently, increasing stair users' fall risk. Unfortunately, interstep variations in riser height and depth are common, particularly in older stairways, but its impact may be lessened by highlighting steps' edges using a high-contrast stripe on the top front edge of each step. OBJECTIVE: This study aimed to determine (1) if fall-related events are associated with greater interstep riser height and depth variations and (2) if such fall-related events are reduced in the presence of contrast-enhanced step edges compared with a control stairway. METHODS: Stair users were video recorded on 2 public stairways in a university building. One stairway had black vinyl stripes applied to the step's edges and black-and-white vertical stripes on the last and top steps' faces. The stairway with striping was counterbalanced, with the striped stairway than a control, and the control with stripes. Each stair user recorded was coded for whether they experienced a fall-related event. A total of 10,000 samples (observations) of 20 fall-related events were drawn with 0.25 probability from each condition to determine the probability of observing a distribution with the constraints outlined by the hypotheses by a computerized Monte Carlo simulation. RESULTS: In total, 11,137 individual stair user observations had 20 fall-related events. The flights that had 14 mm in interstep riser height variation and 38 mm in interstep depth variation were associated with 80% (16/20) of the fall-related events observed. Furthermore, 2 fall-related events were observed for low interstep variation with no striping, and 2 fall-related events were observed during low interstep variation with striping. A total of 20 fall-related events were observed, with 4 occurring on flights of stairs with low interstep variation. For stairs with high variability in step dimensions, 13 of 16 (81%) fall-related events occurred on the control stairway (no striping) compared with 3 of 16 (19%) on the high-contrast striping stairway. The distribution of fall-related events we observed between conditions likely did not occur by chance, with a probability of 0.04. CONCLUSIONS: These data support the premise that a vision-based strategy (ie, striping) may counteract fall risk associated with interstep riser height and tread depth variation. Possibly, perception and action elicited through the horizontal-vertical illusion (striping) may have a positive impact on the incidence of fall-related events in the presence of high interstep riser height and depth variation. The findings of this study suggest that contrast enhancement (ie, striping) may be a simple and effective way to reduce the risk of falls associated with interstep variation, highlighting the potential for this approach to make a significant impact on fall prevention efforts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,384 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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