NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
İnsan hareketi ölçümleri zengin bir sağlık kaynağı ve fizyolojik durum bilgisi sağlar. Bu makale, hareket tabanlı biyobelirteçlerin, hareket modelleri, niceliklendirilmiş fiziksel aktivite ve karakteristik yürüyüşler şeklinde, şimdi pratik ölçüm teknolojileri ve hızla gelişen fizyolojik modeller ve algoritmalarla değerlendirilebilen, hareket verilerine ve ilişkili bağlamsal bilgilere erişimin artmasıyla beslenen araştırma ilerlemeleri ile örnekler sunmaktadır. Fiziksel aktivitenin niceliği, adım sayımlarından, kilo yönetimine ve aktiviteye dayalı sağlık sonuçlarına yararlı olan enerji harcamalarının iyi tahminlerine kadar ilerlemiştir. Etkinlik türleri ve yoğunluk süreleri sağlık sonuçları için önemlidir ve taşınan akıllı telefon verilerinden bile doğru bir şekilde sınıflandırılabilir. Belirli yürüyüşler, bazı yeniden eğitilebilir sakat koşu veya değiştirilebilir yük taşıma yürüyüşleri de dahil olmak üzere yaralanma riskini tahmin edebilir. Duygudurum durumu, insan hareketinin belirli türlerine yansır, çöken duruş ve boğucu yürüyüş sinyalleme depresyonu ile. Bağlamsal bilgilerle birleştirilen vücut salınımındaki artan değişkenlik, ısı gerilmesini, ağır yük taşıması ile ilişkili fiziksel yorgunluğu veya spesifik nöropsikolojik koşulları ifade edebilir. Hareket bozuklukları daha erken teşhis edilebilir ve Parkinson gibi kronik hastalıklar giyilebilir sistemlerden otomatik olarak ölçülen bilgilerle tıbbi olarak daha iyi yönetilebilir. Artmış yol işkencesi, kafa yaralanması ve bunama olduğunu düşündürmektedir. Küresel konumlandırma sistemi ve atalet navigasyonu, triaksiyal ivmeölçer, akıllı ayakkabılar ve fonksiyonel fiber tabanlı giysiler içeren hızla ortaya çıkan aşınma ve unutma sistemleri, önemli sağlık ve performans sonuç derneklerinin yapılmasını kolaylaştırıyor ve yaşam kalitesini artıracak, sağlığı koruyacak ve performansı artıracak tahmin modelleri ve algoritmaları daha da geliştiriyor.
Özgün kaynak özetini okuyun
Measures of human motion provide a rich source of health and physiological status information. This paper provides examples of motion-based biomarkers in the form of patterns of movement, quantified physical activity, and characteristic gaits that can now be assessed with practical measurement technologies and rapidly evolving physiological models and algorithms, with research advances fed by the increasing access to motion data and associated contextual information. Quantification of physical activity has progressed from step counts to good estimates of energy expenditure, useful to weight management and to activity-based health outcomes. Activity types and intensity durations are important to health outcomes and can be accurately classified even from carried smart phone data. Specific gaits may predict injury risk, including some re-trainable injurious running or modifiable load carriage gaits. Mood status is reflected in specific types of human movement, with slumped posture and shuffling gait signaling depression. Increased variability in body sway combined with contextual information may signify heat strain, physical fatigue associated with heavy load carriage, or specific neuropsychological conditions. Movement disorders might be identified earlier and chronic diseases such as Parkinson's can be better medically managed with automatically quantified information from wearable systems. Increased path tortuosity suggests head injury and dementia. Rapidly emerging wear-and-forget systems involving global positioning system and inertial navigation, triaxial accelerometry, smart shoes, and functional fiber-based clothing are making it easier to make important health and performance outcome associations, and further refine predictive models and algorithms that will improve quality of life, protect health, and enhance performance.
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.