Assessing Ankle Range of Motion with Wearable Technology: A Comparative Accuracy and Reliability Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Accurate measurement of ankle range of motion (ROM) is essential for diagnosing and treating musculoskeletal conditions, optimizing athletic performance, and managing neurological disorders such as Parkinson’s disease. This study evaluates the novel Ambulosono device, a sensor-based tool, against the traditional goniometer for assessing Ankle ROM in healthy participants. Methods A comparative cross-sectional study was conducted on 54 healthy participants aged 15 to 24 years. Ankle ROM was measured using the goniometer, placed on the lateral malleolus, and the Ambulosono device, secured on the dorsum of the foot. Participants performed maximal dorsiflexion and plantarflexion with knees extended, and five measurements were taken per device on both feet in randomized order. Statistical analyses included descriptive statistics, Bland-Altman plots, and Intraclass Correlation Coefficients (ICCs) to assess agreement and reliability. Results Mean goniometer ROM was 58.44° (SD=5.54) versus Ambulosono’s 56.80° (SD=3.88). No significant differences emerged between devices, foot sides, or gender. Bland-Altman analysis indicated agreement without P proportional bias. Reliability was excellent (Cronbach’s alpha=0.983, ICC=0.983). Conclusion The Ambulosono device is a robust tool that offers a reliable alternative to traditional goniometry, with advantages such as real-time feedback and reduced inter-rater variability. Its potential applications extend beyond clinical and athletic settings to include neurological rehabilitation and remote patient monitoring. Further research is warranted to validate its efficacy across diverse populations and real-world scenarios.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».