Gait Disturbances in Older Adults With Cerebral Small Vessel Disease: Mixed Methods Study Using Smartphone Sensors and Video Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral small vessel disease (CSVD) significantly impacts motor functions, particularly gait dynamics. However, its analysis often lacks the integration of comprehensive tools that capture the multifaceted nature of gait disturbances. Traditional methods may not fully address the complexity of CSVD's impact on gait, underscoring the need for a detailed exploration of gait characteristics through advanced technological means. Objective: This study aims to identify the distinct gait patterns and postural adaptations present in patients with CSVD compared to a healthy older population, using an integrative analysis combining sensor and video data to provide a holistic understanding of gait dynamics in CSVD. Methods: This study involved 90 participants older than 50 years (mean age 68.85, SD 9.74 years; 47 males and 43 females), with 24 categorized as normal controls (mean age 66.42, SD 7.51 years) and 66 diagnosed with CSVD (mean age 69.74, SD 10.37 years). Participants performed three walking tasks: normal walking, dual-task walking (with concurrent mental arithmetic), and fast walking. Gait parameters were collected through video data for image posture parameters using the OpenPose BODY_25 key point model, and the "Pocket Gait Test" smartphone app for sensor-based parameters sampled at approximately 40 Hz. Data analysis included 5 sensor-based parameters (step frequency, root mean square (RMS), step variability, step regularity, and step symmetry) and 6 key video-based parameters (including knee angle, ankle angle, elbow angle, body trunk angles, and head posture). Results: Among the 29 participants with complete sensor and video data (10 normal controls and 19 patients with CSVD), significant differences were observed in step regularity (normal walking: mean 0.76, SD 0.09 vs mean 0.61, SD 0.25; P<.003 and dual-task: mean 0.74, SD 0.13 vs mean 0.57 SD 0.24; P<.005), RMS (normal walking: mean 1.64, SD 0.45 vs mean 1.43, SD 0.42; P<.006), and forward head posture angles (head-to-body angle during normal walking: mean 132.96, SD 7.78 vs mean 128.07, SD 7.99; P<.02 and head-to-ground angle: mean 134.11, SD 8.28 vs mean 128.40, SD 9.75; P<.008) between the CSVD and control groups. The CSVD group exhibited a more pronounced forward head posture across all walking tasks, with the greatest difference observed during dual-task walking (head-to-ground angle: mean 134.43, SD 8.29 vs mean 125.02, SD 8.42; P<.02). Conclusions: The study provides compelling evidence of distinct gait disturbances in patients with CSVD, characterized by reduced step regularity (15%-23% lower than controls), altered acceleration patterns, and significant postural adaptations, particularly forward head positioning (4°-7° more pronounced than controls). These quantifiable differences, detectable through accessible smartphone and video technology, offer potential biomarkers for early CSVD detection and monitoring. The integration of sensor and video analysis provides a more comprehensive assessment approach that could be implemented in both clinical and home settings for longitudinal monitoring of disease progression and rehabilitation outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».