使用肌痛脚Sx智能内行走时负载分配百分比的可靠性研究

科学领域:

• 生物力学和人类运动分析
• 康复工程 康复工程
• 可穿戴式传感器技术

背景情况:

• 步态分析研究取得了进展,对用户友好的,可穿戴的基于传感器的内的需求日益增加,这些内与智能手机应用程序集成.
• 在印度开发的Curalgia Feet Sx智能内为基于生物反的康复,体育表现提升和神经障碍管理提供了具有成本效益的解决方案.
• 这些智能内为运动员,教练和体育医学团队提供实时,现场数据,对运动员,教练和体育医学团队至关重要,以识别生物力学变化并提高表现.

研究的目的:

• 为了确定由Curalgia Feet Sx智能内测量的负载分布百分比参数的interrater可靠性.
• 为了评估步态分析数据的可靠性,在控制的实验室环境中,在行走时从双脚收集的数据.

主要方法:

• 共有120名受试者参加了这项研究,其中90名被随机选择参加了这项研究.
• 两名评估人员使用Curalgia Feet Sx智能内收集了步态数据,这些内被插入受试者的运动鞋中,通过蓝牙连接到步态分析+智能手机应用程序.
• 试验对象以正常步伐走了3分钟,记录了每个脚的负载分布 (kg) 和负载分布百分比 (%) 的数据. 统计分析包括卡尔·皮尔森的测试和类间相关性 (ICC).

主要成果:

• 负载分布的相关系数 (r) 为左脚的0.7171和右脚的0.7502,表明评估者之间的相关性很好.
• 负载分布百分比的类间相关性 (ICC) 为两只脚的0.91,表明了高的interrater可靠性.
• 平均负载分布的百分比值显示,两个评估器在左脚和右脚之间一致.

结论:

• 对于负载分布百分比参数而言,Curalgia Feet Sx智能内具有良好的间距可靠性.
• 这证实了这些智能内在临床和体育环境中用于准确和一致的步态分析的有效性.
• 该研究支持这种可访问的,印度制造的技术对各种应用的实用性,包括性能监测和康复.