Immediate effects of visual feedback on the accuracy of foot landing adjustments in older people with diabetes mellitus: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Mellitus in older adults reduces the accuracy of foot landing adjustments and increases the risk of falling. This study investigated whether targeted visual feedback enhances the accuracy of the foot landing in older participants with diabetes. Forty-eight volunteers in three groups of young, healthy older and older adults with diabetes participated. During treadmill walking, Nexus Vicon software streamed real-time orientation data of two markers on the first toes into MATLAB scripts through a Visual3D server. The system visualised real-meaningful step length or minimum toe clearance (MTC) in each step on a monitor in front of a treadmill at eye level. Participants responded to four subject-specific step-length (±10% mean baseline step length) or MTC targets (3.5 and 5.5 cm higher than the mean baseline MTC). One target was displayed every 10 steps and removed after 10 steps when participants walked without seeing any target, then a new or the same target appeared and stayed on for another 10 steps. Tasks were increasing or decreasing baseline step length or increasing the baseline MTC in response to virtual targets. The accuracy (absolute error) of each step adjustment in each 10-step block with a target was calculated. The mean accuracy of Step 1 and the mean accuracy of Steps 2-10 were measured and compared within and between groups using three-way ANOVA tests. Errors significantly differed between conditions (Step 1 and Steps 2-10) in all groups. All groups showed reduced errors in Step 1 during Steps 2-10. Among groups, the group with diabetes presented the greatest errors in Step 1 and Steps 2-10. These findings suggest that meaningful visual feedback about spatial gait parameters (step length, MTC) can improve foot-landing accuracy in older participants with diabetes, highlighting its potential as a training tool to prevent falls in this high-risk population.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».