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Enregistrement W4407819315 · doi:10.2196/63153

Reliability of Average Daily Steps Measured Through a Consumer Smartwatch in Parkinson Disease Phenotypes, Stages, and Severities: Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4407819315 sur OpenAlexvenueno aff
Edoardo Bianchini, Domiziana Rinaldi, Lanfranco De Carolis, S. Galli, Marika Alborghetti, Clint Hansen, Antonio Suppa, Marco Salvetti, Francesco E. Pontieri, Nicolas Vuillerme

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPreprintSmartwatchReliability (semiconductor)Cross-sectional studyParkinson's diseaseDiseaseMedicinePhysical medicine and rehabilitationGerontologyComputer scienceEmbedded systemInternal medicinePathologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Average daily steps (avDS) could be a valuable indicator of real-world ambulation in people with Parkinson disease (PD), and previous studies have reported the validity and reliability of this measure. Nonetheless, no study has considered disease phenotype, stage, and severity when assessing the reliability of consumer wrist-worn devices to estimate daily step count in unsupervised, free-living conditions in PD. Objective: This study aims to assess and compare the reliability of a consumer wrist-worn smartwatch (Garmin Vivosmart 4) in counting avDS in people with PD in unsupervised, free-living conditions among disease phenotypes, stages, and severity groups. Methods: A total of 104 people with PD were monitored through Garmin Vivosmart 4 for 5 consecutive days. Total daily steps were recorded and avDS were calculated. Participants were dichotomized into tremor dominant (TD; n=39) or postural instability and gait disorder (PIGD; n=65), presence (n=57) or absence (n=47) of tremor, and mild (n=65) or moderate (n=39) disease severity. Based on the modified Hoehn and Yahr scale (mHY), participants were further dichotomized into earlier (mHY 1-2; n=68) or intermediate (mHY 2.5-3; n=36) disease stages. Intraclass correlation coefficient (ICC; 3,k), standard error of measurement (SEM), and minimal detectable change (MDC) were used to evaluate the reliability of avDS for each subgroup. The threshold for acceptability was set at an ICC ≥0.8 with a lower bound of 95% CI ≥0.75. The 2-tailed Student t tests for independent groups and analysis of 83.4% CI overlap were used to compare ICC between each group pair. Results: Reliability of avDS measured through Garmin Vivosmart 4 for 5 consecutive days in unsupervised, free-living conditions was acceptable in the overall population with an ICC of 0.89 (95% CI 0.85-0.92), SEM below 10%, and an MDC of 1580 steps per day (27% of criterion). In all investigated subgroups, the reliability of avDS was also acceptable (ICC range 0.84-0.94). However, ICCs were significantly lower in participants with tremor (P=.03), with mild severity (P=.04), and earlier stage (P=.003). Moreover, SEM was below 10% in participants with PIGD phenotype, without tremor, moderate disease severity, and intermediate disease stage, with an MDC ranging from 1148 to 1687 steps per day (18%-25% of criterion). Conversely, in participants with TD phenotype, tremor, mild disease severity, and earlier disease stage, SEM was >10% of the criterion and MDC values ranged from 1401 to 2263 steps per day (30%-33% of the criterion). Conclusions: In mild-to-moderate PD, avDS measured through a consumer smartwatch in unsupervised, free-living conditions for 5 consecutive days are reliable irrespective of disease phenotype, stage, and severity. However, in individuals with TD phenotype, tremor, mild disease severity, and earlier disease stages, reliability could be lower. These findings could facilitate a broader and informed implementation of avDS as an index of ambulatory activity in PD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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