Accuracy and precision of wearable inertia sensor during a free-weight back squat.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION:Previous research investigating the validity and reliability of the PUSH™ (PUSH Inc., Toronto, Canada) wearable inertia sensor during a back squat exercise has produced conflicting results (Balsalobre-Fernández et al., 2016; Banyard et al., 2017). Therefore, the aim of this study was two-fold a) examine the error in all variables reported by the PUSH™ in comparison to a criterion method of two Kistler force platforms and 3D motion capture system during the free-weight back squat b) briefly discuss the suitability of the PUSH™ as a training monitoring tool in highly trained participants.METHODS:Seven Scottish Rugby Union academy players (age 18.8±1.2 years; height 1.84±0.08 m; body mass 96.9±11.7 kg) were recruited. Participants performed a total of 134 free-weight back squat repetitions with a mean weight of 117.5 kg (±14.72) as part of their regular training sessions. All repetitions were simultaneously captured using the PUSH™ and two Kistler force platforms (Kistler Holding AG, Switzerland) synced with a 12 Oqus 300+ camera motion capture system (Qualisys, Sweden) sampling at 500Hz. PUSH™, Qualisys and Kistler data were then imported into Matlab (R2014a, The Mathworks Inc., Natick, MA, USA) for the analysis of six variables: mean and peak concentric velocity (MV and PV), mean and peak concentric vertical ground reaction force (MF and PF), and mean and peak concentric power (MP and PP). The accuracy and precision of the PUSH™ system were assessed in two ways. Bland-Altman plots were created for each variable for visual inspection. Then MANOVA and subsequent univariate tests were used to assess the difference between the systems. If a significant difference existed, then bias-corrected root mean square error (RMSE) was reported for that variable.RESULTS:From the MANOVA there was a significant difference between the systems, F(6,127) = 904.9, p
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».