Accuracy and Variability of a Commercial Markerless Motion Capture System Compared to a Pressure Mat for Weight Distribution in Standing: Cross-Sectional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Commercial markerless motion capture (MMC) systems show promise for use in rehabilitation and have been validated for the assessment of various parameters. However, no prior studies have evaluated MMC systems to detect stance asymmetry. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the accuracy and variability of the Jintronix Weight Shift Tool MMC system to estimate the percentage of weight borne on each foot. METHODS: Twelve healthy younger adults, 12 healthy older adults, and 12 people living with stroke were recruited for this cross-sectional study. The percentage of weight borne on each foot was simultaneously recorded by the Weight Shift Tool and a validated pressure mat during 2 series (raising the arm to capture the recording and without arm raise) with left lean, right lean, and equal stance. Agreement between the Weight Shift Tool and the pressure mat was assessed using Bland-Altman analyses. RESULTS: Bias was greatest for older adults for all stances except for right lean without arm raise. Variability was greatest for people living with stroke for all stances except for left lean with arm raise. On average, the limits of agreement were narrower during equal stance. Although bias between the Weight Shift Tool and the pressure mat was small to moderate (0.0%-11.7%), the limits of agreement were wide (12.8%-33.6% above and below the bias). CONCLUSIONS: The Weight Shift Tool is not clinically acceptable for the estimation of the percentage of weight on each foot due to high variability. Investigation of other MMC systems is required to confirm the validity of MMC for clinical assessment.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».