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Enregistrement W4412185190 · doi:10.2147/oajsm.s523553

Exploration of Inertial Sensor-Derived Kinematic Predictors for Dynamic Balance Assessment in the Active Adult

2025· article· en· W4412185190 sur OpenAlexaff
Chairat Phuaklikhit, Vaibhav R Shah, Satoshi Muraki, Philippe C. Dixon, Ping Yeap Loh

Notice bibliographique

RevueOpen Access Journal of Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsBalance (ability)Dynamic balanceInertial frame of referenceInertial measurement unitEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringPhysical medicine and rehabilitationMedicineAerospace engineeringPhysicsMechanical engineeringClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The modified Star Excursion Balance Test (mSEBT) is a clinical tool for dynamic balance assessment. While researchers have examined individual joint kinematic predictors of dynamic balance performance, limited data exist on body and joint sway during the test execution. Further investigation of kinematic predictors’ influence on dynamic balance is needed to improve assessment methodologies. This study aimed to examine the relationship between the center of mass and lower limb kinematics as predictors of mSEBT performance. Patients and Methods: Twenty-seven participants with no history of lower limb joint instability were recruited for this study. The inertial sensors were positioned on the non-dominant leg: trunk, thigh, shank, and foot. The participants completed the mSEBT barefoot following standardized practice trials with three test trials per direction. The reach distance and lower limb kinematic data were recorded. Spearman rank’s correlation and stepwise multiple regression analyses identified key predictors of dynamic balance performance. Results: Ankle dorsiflexion was a strong predictor of normalized reach distance in the anterior direction (r² = 0.34, p < 0.001). Body center of mass displacement was the strongest predictor of posteromedial and posterolateral reach (r² = 0.55, p < 0.001; r 2 = 0.57, p = < 0.001, respectively). The combined influence of the body center of mass and hip flexion accounted for 65% of the variance in the posterior reach assessments. Conclusion: This study highlights the key biomechanical factors that influence dynamic balance, focusing on the interaction between joint mobility and segmental control. Ankle dorsiflexion is critical for anterior balance, whereas hip flexion and body center of mass displacement are essential for posterior balance. Keywords: postural balance, accelerometry, lower extremity, biomechanical phenomena

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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