Comparability of Methods for Remotely Assessing Gait Quality.

Araştırma özeti

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

Uzaktan yürüyüş analiz teknolojilerindeki gelişmeler, evde verimli, uygun maliyetli ve kişiselleştirilmiş gerçek zamanlı değerlendirmeler yapılmasını sağlar. Bu çalışma, Parkinson hastalığı (PD) olan bireylerde üç uzaktan yürüyüş değerlendirme yönteminin yürüyüş kalite ölçümlerinin karşılaştırılabilirliğine ilişkin kanıtlara katkıda bulunmayı amaçlamaktadır: (1) gözlem, (2) giyilebilir bir sensör ve (3) tahminde bulunur. Kesitsel, çoklu vaka serisi çalışması uzaktan yapıldı. Yirmi katılımcı, Heel2Toe TM giyilebilir ile değiştirilmiş bir TUG testi yapan videolar sundu. Her video, bu çalışma için geliştirilen PD'ye özgü kontrol listesi ve MediaPipe Pose Landmarker görev tahmini kütüphanesi kullanılarak altı puanlayıcı tarafından analiz edildi. Gözlemsel derecelendirmeler Heel2ToeTM ile topuk vuruşunun tespiti konusunda hemfikirdi %64 zaman ve %28,5 itiş tespiti. Wilcoxon imzalı sıralama toplamı testine dayanan eşleştirilmiş gözlemlerin sıralamasındaki fark, MediaPipe'den yapılan tahminlerin Gözlemsel Kontrol Listesi'ndeki derecelendirmelerle karşılaştırıldığında, W = 86 (p = 0,498) hariç, tüm parametreler için önemliydi. Giyilebilir sensörler ve poz tahmini gibi uzaktan yürüyüş analizi için dijital teknolojilerin bir kombinasyonu, insan gözü tarafından göz ardı edilebilecek yürüyüş bozukluklarındaki ince nüansları tespit edebilir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Advancements in remote gait analysis technologies enable efficient, cost-effective, and personalized real-time assessments at home. This study aims to contribute evidence as to the comparability of gait quality metrics of three methods of remote gait assessment in individuals with Parkinson's disease (PD): (1) observation, (2) a wearable sensor, and (3) pose estimation. A cross-sectional, multiple case series study was conducted remotely. Twenty participants submitted videos performing a modified TUG test with the Heel2ToeTM wearable. Each video was analysed by six raters using the checklist specific to PD developed for this study and the MediaPipe Pose Landmarker task estimation library. The observational ratings agreed with the Heel2ToeTM on detecting heel strike 64% of the time and 28.5% of the time on detecting push-off. The difference in the ranks of paired observations based on the Wilcoxon signed rank sum test between the pairs of methods compared was significant for all parameters, except for push-off when estimates from MediaPipe were compared to the ratings from the Observational Checklist, W = 86 (p = 0.498). A combination of digital technologies for remote gait analysis, such as wearable sensors and pose estimation, can detect subtle nuances in gait impairments that may be overlooked by the human eye.

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.