The assessment of stationary and locomotion physical behavior using a single versus dual wearable accelerometer in children who use a manual wheelchair
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Wearable devices such as activity monitors can be used to gain insight into children's physical behavior. However, children who are unable to walk are often excluded from validation studies, and therefore, robust information about their physical behavior is lacking. Therefore, we studied the criterion validity of a wearable prototype activity monitor (AM-p) in children who use a manual wheelchair with and without the ability to walk. METHODS: We analyzed the data for both single-sensor (sensor placement on upper arm or ankle) and dual-sensor use. Therefore, we conducted a study with cross-sectional design, assessing 37 children (12 girls) aged 6-19 years (mean 12 years, SD 4.3). Children wore an AM-p on the ankle and upper arm and were filmed while performing an activity protocol in a natural setting. Videos were labeled per 5-second epoch with individual activity labels. Raw data were synchronized with labels. An algorithm was trained, and labels were subdivided into pre-defined activity categories. Overall accuracy and F1 score (harmonic mean of precision and recall) were calculated per activity. FINDINGS: We demonstrate that the single ankle-worn AM-p can determine "stationary" behavior with excellent accuracy (>90%) and "locomotion" behavior with moderate to good accuracy (77-80%). "Locomotion" behavior includes active wheelchair use of children, which can assist pediatric physical therapists (PPTs) to assess physical behavior correctly in children who use a manual wheelchair. Exploratory analyses indicate that "locomotion" behavior (dual-sensor use), can be divided into "leg activity" and "active wheelchair use" for children who use a manual wheelchair and have the ability to walk. CONCLUSIONS: The single ankle-worn AM-p can determine "stationary" behavior with excellent accuracy and "locomotion" behavior with moderate to good accuracy in children who use a manual wheelchair in daily living. Our findings can assist PPTs to assess physical behavior correctly and tailor individual treatment plans.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».