NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Gait inisiyasyon (GI), klasik olarak literatürde bireylerin postural stabiliteyi koruma kapasitesini değerlendirmek için kullanılan fonksiyonel bir görevdir. GI sırasında postural stabilite, genellikle kuvvet plakası kayıtlarından hesaplanan bir değişken olan "istikrar marjı" (MoS) ile değerlendirilebilir. İşaretsiz hareket yakalama sistemi (MLS), MoS'yi hesaplama potansiyeline sahip derin öğrenmeye dayanan yeni bir yenilikçi teknolojidir. Bu çalışma, bir kuvvet plakası ölçüm sistemi (FPS, altın standart) ile bir MLS arasındaki anlaşmayı GI sırasında MoS'yi hesaplamak için test etti. Sağlıklı yetişkinler (gençler [YH] ve yaşlılar [EH]) ve Parkinson hastalığı hastaları (PD) bir MLS tarafından filme alınırken bir FPS'de spontan (SVC) ve maksimum hız (MVC) GI serilerini gerçekleştirdiler. Tanımlayıcı istatistikler grubun önemli bir etkisini ortaya çıkardı (YH vs. EH vs. PD) ve hız durumu (SVC vs. MVC) MoS üzerinde ama sistemin herhangi bir önemli etkisini ortaya çıkarmak için başarısız (MLS vs. PFS) veya faktörler arasındaki etkileşim. Bland-Altman arsa analizi, tüm gruplarda ve hız koşullarında MoS önyargılarının sıfır olduğunu gösterirken, Bayes faktörü 01, her iki sistemin de eşdeğer MoS sağladığına dair "ılımlı kanıtlar" gösterdi. Bununla birlikte, Bland-Altman arsalarının deneme-denetim analizi, iki sistem arasındaki>%20'lik farkların meydana geldiğini ortaya koydu. Küresel olarak ele alınan bu bulgular, iki sistemin de grubun ve hızın MoS üzerindeki etkisini tespit etmede benzer şekilde etkili olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, MLS'nin FPS'ye kıyasla kullanım kolaylığı nedeniyle hem klinik hem de laboratuvar ortamlarında önemli etkilere sahip olabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Gait initiation (GI) is a functional task classically used in the literature to evaluate the capacity of individuals to maintain postural stability. Postural stability during GI can be evaluated through the "margin of stability" (MoS), a variable that is often computed from force plate recordings. The markerless motion capture system (MLS) is a recent innovative technology based on deep learning that has the potential to compute the MoS. This study tested the agreement between a force plate measurement system (FPS, gold standard) and an MLS to compute the MoS during GI. Healthy adults (young [YH] and elderly [EH]) and Parkinson's disease patients (PD) performed GI series at spontaneous (SVC) and maximum velocity (MVC) on an FPS while being filmed by a MLS. Descriptive statistics revealed a significant effect of the group (YH vs. EH vs. PD) and velocity condition (SVC vs. MVC) on the MoS but failed to reveal any significant effect of the system (MLS vs. PFS) or interaction between factors. Bland-Altman plot analysis further showed that mean MoS biases were zero in all groups and velocity conditions, while the Bayes factor 01 indicated "moderate evidence" that both systems provided equivalent MoS. Trial-by-trial analysis of Bland-Altman plots, however, revealed that differences of >20% between the two systems did occur. Globally taken, these findings suggest that the two systems are similarly effective in detecting an effect of the group and velocity on the MoS. These findings may have important implications in both clinical and laboratory settings due to the ease of use of the MLS compared to the FPS.
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.