導(dǎo)讀 根據(jù) 8 月 18 日在線發(fā)表在PLOS Digital Health上的一項(xiàng)研究,在下肢截肢者中,6 分鐘步行測試 (6MWT) 中的自動足部撞擊可用于計
根據(jù) 8 月 18 日在線發(fā)表在PLOS Digital Health上的一項(xiàng)研究,在下肢截肢者中,6 分鐘步行測試 (6MWT) 中的自動足部撞擊可用于計算跌倒風(fēng)險分類的基于步數(shù)的特征。
來自加拿大安大略省渥太華醫(yī)院研究所的 Pascale Juneau 及其同事使用隨機(jī)森林模型和最近開發(fā)的自動足部撞擊檢測方法評估了跌倒風(fēng)險分類。共有 80 名下肢截肢者(27 名跌倒者和 53 名非跌倒者)在骨盆后部使用智能手機(jī)進(jìn)行了 6MWT。一種新穎的長短期記憶方法被用來完成自動腳觸檢測。使用手動標(biāo)記或自動踩踏,計算基于步驟的特征。
研究人員發(fā)現(xiàn),對于 80 名參與者中的 64 名,手動標(biāo)記的足部撞擊正確分類了跌倒風(fēng)險(準(zhǔn)確度為 80%;敏感性為 55.6%;特異性為 92.5%)。80 名參與者中有 58 名被自動踩踏正確分類(準(zhǔn)確率為 72.5%;敏感性為 55.6%;特異性為 81.1%)。兩種方法都看到了等效的跌倒分類結(jié)果,但使用自動足部撞擊發(fā)現(xiàn)了另外六個誤報。
“這項(xiàng)研究表明,從身體上的單個智能手機(jī)傳感器位置自動檢測到的足部撞擊可用于計算下肢截肢者在完成 6MWT 后的基于步數(shù)的特征,從而對跌倒風(fēng)險進(jìn)行初步分類,”作者寫道。
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