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Enregistrement W4409799736 · doi:10.1371/journal.pone.0307347

The reliability and validity of a non-wearable indoor positioning system to assess mobility in older adults: A cross-sectional study

2025· article· en· W4409799736 sur OpenAlexafffundabout
Isabel B. Rodrigues, Patricia Hewston, Jonathan D. Adachi, Sayem Borhan, George Ioannidis, Alexa Kouroukis, Carolyn Leckie, Andrea Lee, Alexander Rabinovich, Parthipan Siva, Rachel Swance, Suleman Tariq, Lehana Thabane, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensOntario Drive & Gear (Canada)University of WaterlooMcMaster University Medical CentreSt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpactHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFedDev Ontario
Mots-clésIntraclass correlationReliability (semiconductor)Preferred walking speedPhysical medicine and rehabilitationConcurrent validityValidityMedicineComputer sciencePhysical therapyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Detecting early changes in walking speed can allow older adults to seek preventative rehabilitation. Currently, there is a lack of consensus on which assessments to use to assess walking speed and how to continuously monitor walking speed outside of the clinic. Chirp is a privacy-preserving radar sensor developed to continuously monitor older adults' safety and mobility without the need for cameras or wearable devices. Our study purpose was to evaluate the inter-sensor reliability, intrasession test-retest reliability, and concurrent validity of Chirp in a clinical setting. METHODS: We recruited 35 community-dwelling older adults (mean age 75.5 (standard deviation: 6.6) years, 86% female). All participants lived alone in an urban city in southwestern Ontario and had access to a smart device with wireless internet. Data were collected with a 4-meter ProtoKinetics ZenoTM Walkway (pressure sensors) with the Chirp sensor (radar positioning) at the end of the walkway. We assessed participants walking speed during normal and adaptive locomotion experimental conditions (walking-while-talking, obstacle, narrow walking, fast walking). We selected walking speed as a measure as it is a good predictor of functional mobility but also is associated with physical and cognitive functioning in older adults. Each of the experimental conditions was conducted twice in a randomized order, with fast walking trials performed last. For intra-session reliability testing, we conducted two blocks of walks within a participant session separated by approximately 30 minutes. Intraclass Correlation Coefficient(A,1) (ICC(A,1)) was used to assess the reliability and validity. Linear regression, adjusted for gender, was used to investigate the association between Chirp and cognition and health-related quality of life scores. RESULTS: Chirp walking speed inter-sensor reliability ICC(A,1) = 0.999[95% Confidence Interval [CI]: 0.997 to 0.999] and intrasession test-retest reliability [ICC(A,1) = 0.921, 95% CI: 0.725 to 0.969] were excellent across all experimental conditions. Chirp walking speed concurrent validity compared to the ProtoKinetics ZenoTM Walkway was excellent across experimental conditions [ICC(A,1) = 0.993, 95% CI: 0.985 to 0.997]. We found a weak association between walking speed and cognition scores using the Montreal Cognitive Assessment across experimental conditions (estimated β-value = 7.79, 95% CI: 2.79 to 12.80) and no association between walking speed and health-related quality of life using the 12-item Short Form Survey across experimental conditions (estimated β-value = 6.12, 95% CI: -7.12 to 19.36). CONCLUSION: Our results demonstrate that Chirp is a reliable and valid measure to assess walking speed parameters in clinics among older adults.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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