Assessment of Sit-to-Stand Transfers during Daily Life Using an Accelerometer on the Lower Back.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Sit-to-stand (STS) transferlerini gerçekleştirme yeteneği, bir bireyin fonksiyonel hareketliliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Giyilebilir teknoloji, günlük yaşam boyunca STS transferlerinin objektif, uzun vadeli izlenmesini sağlama potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, son zamanlarda yapılan birkaç çabaya rağmen, STS transferlerini tespit etmek için kullanılan algoritmaların çoğu çoklu algılama modalitelerine veya cihaz konumlarına dayanır ve ağırlıklı olarak bir laboratuvar ortamında öngörülen görevlerin performansı sırasında değerlendirme için kullanılmıştır. Alt sırtta ivmeölçer kullanılarak kaydedilen verilerden STS transferlerini tespit etmek için yeni bir dalgacı tabanlı algoritma burada sunulmaktadır. Önerilen algoritma, cihaz yöneliminden bağımsızdır ve laboratuvarda daha genç ve yaşlı sağlıklı yetişkinlerin yanı sıra Parkinson hastalığı (PwPD) olan kişilerde yakalanan veriler üzerinde doğrulanmıştır. Algoritma daha sonra serbest yaşam koşullarında yakalanan verilerin işlenmesinde, yaşla ilgili grup farklılıklarını tespit etmek ve izleme süresinin ölçümlerin güvenilirliği üzerindeki etkisini değerlendirmek için STS transferlerinden çıkarılan birden fazla özelliğin yeteneğini değerlendirmek için kullanıldı. Sonuçlar, önerilen algoritmanın performansının, ticari olarak mevcut bir sisteminkinden karşılaştırılabilir veya önemli ölçüde daha iyi olduğunu göstermektedir (hassaslık: 0.990 vs. Sağlıklı yetişkinlerde 0.868) ve daha önce yayınlanmış bir algoritma (hassaslık: 0.988 vs. Parkinson hastalığı olan kişilerde 0.643). Dahası, evde STS transferlerinden çıkarılan özellikler, yaşa bağlı grup farklılıklarını, öngörülen görevlerin yerine getirilmesi sırasında laboratuvarda yakalanan verilere kıyasla daha yüksek bir önem düzeyinde tespit edebildi. Son olarak, simülasyon sonuçları, STS özelliklerinin ölçümü için iyi bir güvenilirlik elde etmek için 3 günlük bir izleme süresinin yeterli olduğunu gösterdi. Bu sonuçlar, günlük yaşam sırasında STS transferlerinin tespiti ve değerlendirilmesi için alt sırtta tek bir ivmeölçer kullanmanın fizibilitesine işaret etmektedir. Önerilen algoritmanın performansını değerlendirmek ve STS özelliklerinin hassasiyetini ve güvenilirliğini değerlendirmek için farklı hasta popülasyonlarında gelecekteki çalışmalara ihtiyaç vardır.

Özgün kaynak özetini okuyun

The ability to perform sit-to-stand (STS) transfers has a significant impact on the functional mobility of an individual. Wearable technology has the potential to enable the objective, long-term monitoring of STS transfers during daily life. However, despite several recent efforts, most algorithms for detecting STS transfers rely on multiple sensing modalities or device locations and have predominantly been used for assessment during the performance of prescribed tasks in a lab setting. A novel wavelet-based algorithm for detecting STS transfers from data recorded using an accelerometer on the lower back is presented herein. The proposed algorithm is independent of device orientation and was validated on data captured in the lab from younger and older healthy adults as well as in people with Parkinson's disease (PwPD). The algorithm was then used for processing data captured in free-living conditions to assess the ability of multiple features extracted from STS transfers to detect age-related group differences and assess the impact of monitoring duration on the reliability of measurements. The results show that performance of the proposed algorithm was comparable or significantly better than that of a commercially available system (precision: 0.990 vs. 0.868 in healthy adults) and a previously published algorithm (precision: 0.988 vs. 0.643 in persons with Parkinson's disease). Moreover, features extracted from STS transfers at home were able to detect age-related group differences at a higher level of significance compared to data captured in the lab during the performance of prescribed tasks. Finally, simulation results showed that a monitoring duration of 3 days was sufficient to achieve good reliability for measurement of STS features. These results point towards the feasibility of using a single accelerometer on the lower back for detection and assessment of STS transfers during daily life. Future work in different patient populations is needed to evaluate the performance of the proposed algorithm, as well as assess the sensitivity and reliability of the STS features.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.