論文の概要: Confidence Filtering in Video-Based Gait Assessment: Measurement Error versus Selection Shift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39704v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 09:37:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:55:18.7651
- Title: Confidence Filtering in Video-Based Gait Assessment: Measurement Error versus Selection Shift
- Title（参考訳）: 映像に基づく歩行評価における信頼度フィルタリング:測定誤差と選択シフト
- Abstract要約: ビデオベースの歩行評価は、しばしば高信頼のポーズ観察のみを保持し、測定誤差を低くするが、評価した動きを変化させる。
提案手法は、Parkinson関連コホートとNF2関連レプリケーションコホートにおいて、信頼度選択と予算整合ランダム選択を比較した。
パーキンソンのコホートでは、信頼性の選択は観察された動きの要約に小さなが一貫した変化をもたらした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video-based gait assessment often keeps only high-confidence pose observations, which can lower measurement error but change the movement assessed. We compared confidence selection with budget-matched random selection in a Parkinson-related cohort (n = 96) and an NF2-related replication cohort (n = 18). In the Parkinson-related cohort, confidence selection produced a small but consistent shift in the observed movement summary (+0.05 SD, 95% CI 0.03 to 0.07), while held-out Mini-BESTest error stayed flat (-0.04 points, -0.13 to 0.05); a policy preserving motion-group proportions reduced the shift, while NF2 showed no shift and its predictor did not beat a constant baseline. Because this shift mixes measurement error with selection shift, we decompose and simulate both on the cohort's window structure. Filtering lowers local error when error depends on confidence, but biases the endpoint once confidence tracks movement more than error. In the Parkinson-related data, confidence was only weakly tied to movement (rho = 0.14). There, filtering is harmless if well-tracked windows are unbiased. If instead systematic error only redistributes within participants, filtering can add up to 0.58 degrees. Unchanged clinical error from such small-cohort predictors therefore cannot show that quality filtering preserves the assessed movement.
- Abstract（参考訳）: ビデオベースの歩行評価は、しばしば高信頼のポーズ観察のみを保持し、測定誤差を低くするが、評価した動きを変化させる。
提案手法は,Parkinson関連コホート(n = 96)とNF2関連レプリケーションコホート(n = 18)において,信頼度選択と予算整合ランダム選択を比較した。
パーキンソンのコホートでは、信頼度の選択は観測された動きの要約(+0.05 SD、95% CI 0.03 - 0.07)の小さいが一貫したシフトを生じ、ミニ・ベストストエラーは平ら(-0.04ポイント、-0.13 - 0.05)にとどまった。
このシフトは測定誤差と選択シフトを混合するため、コホートのウィンドウ構造を分解し、シミュレートする。
フィルタリングは、エラーが信頼に依存する場合の局所誤差を低くするが、信頼度がエラー以上の動きを追跡すると、エンドポイントに偏りが生じる。
パーキンソンに関するデータでは、自信は運動に弱く結びついている(rho = 0.14)。
そこでは、よく追跡されたウィンドウがバイアスのない場合、フィルタリングは無害である。
代わりに、体系的なエラーが参加者内でのみ再分配される場合、フィルタリングは0.58度まで増加する。
したがって、このような小さなコホート予測器からの未変更臨床誤差は、品質フィルタリングが評価された動きを保存することを示すことができない。
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