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Enregistrement W7017645612

Assessing the Validity and Reliability of using One Inertial Measurement Unit to Measure Wheelchair Kinematics on Elite Wheelchair Court Sport Athlete

2021· dissertation· W7017645612 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésInertial measurement unitWheelchairKinematicsReliability (semiconductor)Measure (data warehouse)Units of measurementSprintJerk
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measure of wheelchair speed and rotation (kinematics), using Inertial Measurement Units (IMU) can help athletes, coaches and practitioners identify important training paradigms in wheelchair court sports. However, there are several different IMU algorithms currently used. One of these algorithms uses three IMU (3IMU), and is considered the “gold standard” for measurements in the field. It has shown high levels of validity in field testing and incorporates methods to handle common errors, but the cost of outfitting an athlete with three sensor may limit sports from using this technology. An algorithm that uses only one IMU (1IMU) placed on the wheel hub of a wheelchair, and uses the Madgwick filter to measure the orientation the sensor, has been developed to measure the speed and rotation of the chair. While some preliminary validation work on 1IMU outputs has been promising, this algorithm not been rigorously tested. However, if this algorithm proves to be reliable and valid, the cost of measuring wheelchair kinematics for a whole team becomes substantially less. The purpose of this investigation was to further assess the ability of 1IMU to accurately and reliability measure continuous and discrete kinematic data, during basic movement patterns in wheelchair court sports. Elite wheelchair basketball and wheelchair rugby players were recruited, and they performed maximal sprint and agility tests. The validity and the reliability of the 1IMU outputs were measured and compared to 3IMU as well as timing gates and video. Further, the impact on these kinematic outputs because of poor measurements in wheel sizes as a reduction in sampling rates from 200Hz to 25Hz was evaluated. It was determined that 1IMU provides good to excellent levels of agreement with 3IMU and video for most kinematic data. Further, it was determined that sampling rates of 100Hz should be used to ensure that kinematic metrics defining peak linear and rotational speeds are preserved. However, it was also determined that further investigations are required to generate more accurate data for linear speed during turns. Overall, it is recommended that 1IMU can be used in testing protocols to measure wheelchair kinematics.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,236 · 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'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
Publié2021
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