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Enregistrement W4410875726 · doi:10.1101/2025.05.27.25328457

Validation of A single sensor-based Remote Six-Minute Walk Test

2025· preprint· en· W4410875726 sur OpenAlexafffund
Bin Hu, Taylor Chomiak

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComputer scienceCeiling (cloud)Wearable computerFidelityStep detectionTest (biology)PedestrianSimulationComputer visionTelecommunicationsEngineeringEmbedded systemTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The six-minute walk test (6MWT) is a cornerstone measure of functional capacity, yet its standard corridor-based protocol demands a 30 m hallway, trained staff, and scripted encouragement. These logistical barriers limit accessibility and add cost. Efforts to overcome these limitations with smartphone sensors have fallen short: several studies report 8–40 percent under-estimation and a hard 500 m ceiling in the Apple Watch/iPhone algorithm. Dedicated inertial wearables, placed on a stable limb segment and sampled at high frequency, may achieve clinic-grade accuracy with few environment and logistical constraints. Objective To establish whether the Ambulosono thigh-mounted sensor provides equivalent time-scaled 6MWT distance in supervised and unsupervised environments, and to determine whether auditory cues—silence, American Thoracic Society (ATS) verbal encouragement, or rhythmic music—affect performance. Methods Seventy-six healthy university students performed up to three 6MWTs in two settings: (1) a supervised 12 ± 2 m indoor lane and (2) a self-selected 10–20 m route at home or on campus. Ambulosono recorded all-step walking distance, already rescaled to an exact six minutes by the accompanying mobile application. Duplicate trials within a Setting × Auditory-Condition cell were averaged, yielding 117 unique subject-records. Independent Welch t-tests compared structured and naturalistic distances within each auditory condition; effect size was expressed as Cohen d. Distance distributions were visualised with box-plots, over-laid histograms, and violin plots. Group means were benchmarked against contemporary reference values. Results Scaled 6-min distance ranged from 388 to 481 m across the six Setting × Condition groups. Structured trials exceeded naturalistic trials by 37 m (music), 52 m (verbal), and 61 m (silent); however, none of these differences reached statistical significance (all p > 0.05; d ≤ 0.70) and all lay within Ambulosono’s validated ±5 percent systematic error band. Distance distributions overlapped almost completely. Every group mean fell inside the 400–520 m reference band reported for 18-to 25-year-old walking on 10–20 m lanes who have similar anthropomorphic features and ethic background. Conclusions After rigorous time normalisation, Ambulosono delivers environment-independent 6MWT distance in healthy young adults and meets modern short-lane normative values. These findings support the use of dedicated wearables for remote functional-capacity monitoring and underscore the current limitations of smartphone-only solutions.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
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