DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-06506-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41484107
تاريخ النشر: 2026-01-03
المؤلف: Ilaria Carpinella وآخرون
الموضوع الرئيسي: التوازن، والمشي، والوقاية من السقوط
نظرة عامة
تتكون مجموعة البيانات المقدمة في هذا البحث من بيانات خام ومعالجة تم الحصول عليها من وحدة قياس القصور الذاتي (IMU) المثبتة على أسفل الظهر خلال اختبار المشي القياسي لمدة 6 دقائق (6MWT) الذي شمل ستين بالغًا صحيًا تتراوح أعمارهم بين 21 و75 عامًا، مع توزيع جنسي بنسبة 50% إناث. تم تحليل إشارات التسارع والجيروسكوب التي تم جمعها بدقة من أجل الجودة المترولوجية تحت ظروف مختلفة، مما أدى إلى اشتقاق مجموعة شاملة من مقاييس المشي الرقمية. تشمل هذه المقاييس المعلمات الزمانية والمكانية، بالإضافة إلى مقاييس كثافة المشي، وعدم الاستقرار، والتناظر، والانتظام.
تعتبر مجموعة البيانات هذه موردًا سريريًا قيمًا لتطوير وتقييم ومعايرة الخوارزميات المبتكرة التي تهدف إلى تقييمات التنقل الرقمية. يسهل تنسيقها المنظم المقارنات عبر مختلف الفئات العمرية والجنسية، بينما توفر أيضًا بيانات معيارية يمكن أن تُفيد الأبحاث المستقبلية حول الفئات السكانية المرضية. بالإضافة إلى ذلك، فإن تضمين الإشارات الخام، والمقاييس المعالجة، وأكواد البرمجيات المرافقة يعزز من قابلية استخدام مجموعة البيانات، مما يدعم التطبيقات في دراسات الشيخوخة، وإعادة التأهيل، وتقدم العلامات الحيوية الرقمية.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية أهمية اختبار المشي لمدة ست دقائق (6MWT) كأداة سريرية موثوقة لتقييم القدرة الوظيفية على المشي عبر مجموعات سكانية متنوعة، تم تصميمه في البداية لمرضى القلب والرئة ولكنه الآن يمتد ليشمل مجموعات العضلات والعظام، والأعصاب، وكبار السن. بينما يقيس 6MWT بفعالية المسافة المقطوعة، فإنه يفتقر إلى رؤى مفصلة حول الاستراتيجيات الحركية والتحكم الحركي المستخدمة أثناء المشي. لقد مكنت التطورات الأخيرة في تقنيات القابلية للارتداء، وخاصة وحدات قياس القصور الذاتي (IMUs)، من تحليل الحركة بشكل أكثر شمولاً من خلال التقاط بيانات الحركة ثلاثية الأبعاد، مما يعزز من فهم ديناميات المشي في الإعدادات السريرية.
تؤكد الورقة على الحاجة إلى مجموعة بيانات معيارية شاملة لتسهيل اعتماد التقييمات المجهزة بالأدوات في الممارسة السريرية. لمعالجة هذه الفجوة، يقدم المؤلفون مجموعة بيانات مستمدة من ستين بالغًا صحيًا تتراوح أعمارهم بين 20 و79 عامًا، تم جمعها خلال اختبار 6MWT القياسي. تجمع مجموعة البيانات هذه بشكل فريد بين إشارات IMU الخام ومجموعة من مقاييس المشي الرقمية، بما في ذلك كل من المعلمات الزمانية والمكانية التقليدية ومقاييس جودة المشي المتقدمة، مثل كثافة المشي، وعدم الاستقرار، والتناظر، والانتظام. يسمح الهيكل الديموغرافي المتوازن لمجموعة البيانات باشتقاق بيانات مرجعية معيارية تتناسب مع العمر والجنس، مما يمكن أن يساعد في مراقبة تقدم المرض، وتقييم نتائج إعادة التأهيل، وفهم التغيرات المتعلقة بالعمر في المشي. بشكل عام، تعتبر مجموعة البيانات هذه موردًا قيمًا لكل من التقييمات السريرية والأبحاث في ديناميات المشي في الفئات السكانية الصحية والمرضية.
الطرق
في هذه الدراسة، تم تقييم المشاركين في منشأة LAMoBiR في ميلانو، وفقًا لبروتوكول منظم لضمان جمع البيانات بدقة. عند الوصول، تم توجيه المشاركين لارتداء أحذية مريحة بدون كعب وتجنب طلاء الأظافر لمنع التداخل مع قراءات مقياس التأكسج النبضي. بعد توقيع نموذج الموافقة المستنيرة، تم جمع البيانات الديموغرافية والأنثروبومترية، إلى جانب استفسارات حول عادات التدخين. بعد فترة راحة مدتها 10 دقائق، تم قياس معدل ضربات القلب وتشبع الأكسجين المحيطي (SpO₂) باستخدام مقياس التأكسج النبضي YK-82C.
ثم تم تجهيز المشاركين بمستشعر G-Walk القائم على القصور الذاتي الموضوعة عند الفقرة L5، والتي تعمل كبديل لمركز الكتلة (CoM) أثناء المشي. بعد التأكد من وضع المستشعر بشكل صحيح، وقف المشاركون ساكنين لتثبيت البيانات قبل إجراء اختبار المشي لمدة 6 دقائق (6MWT) في ممر محدد بطول 30 مترًا، مع الالتزام بإرشادات الجمعية الأمريكية للصدر. قام الفاحص بمراقبة مدة الاختبار وسجل المسافة المقطوعة في نهاية الست دقائق. بعد الاختبار، تم قياس معدل ضربات القلب وSpO₂ مرة أخرى، وقام المشاركون بتقييم جهدهم المدرك باستخدام مقياس Borg Category-Ratio 10، مما يوفر تقييمًا شاملاً لأدائهم البدني ومستويات جهدهم.
المناقشة
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجيات المستخدمة لقياس معدل ضربات القلب وتشبع الأكسجين المحيطي (SpO₂) قبل وبعد اختبار المشي لمدة ست دقائق (6MWT)، باستخدام مقياس التأكسج النبضي على طرف الإصبع ونظام G-Walk لالتقاط تسارعات الجذع السفلي وسرعات الزاوية. جهاز G-Walk، وهو أداة طبية تحمل علامة CE، يسجل البيانات بترددات عالية ومصمم لتجنب تشبع الإشارة أثناء 6MWT. تتضمن عملية معالجة البيانات عدة خطوات، بما في ذلك إزالة مراحل الوقوف الأولية والنهائية، وتحديد المنعطفات من خلال تصفية منخفضة التمرير لسرعة الزاوية، وتحويل التسارعات الخام إلى إطار مرجعي أفقي-عمودي. يؤكد المؤلفون على أهمية هذه الإجراءات في ضمان دقة وموثوقية مقاييس المشي المستمدة من إشارات IMU.
تتضمن مجموعة البيانات الناتجة عن هذه الدراسة بيانات ديموغرافية وأنثروبومترية وفسيولوجية شاملة لكل مشارك، إلى جانب مقاييس المشي الرقمية المحسوبة المنظمة في مجالات مثل إيقاع المشي، والكثافة، وعدم الاستقرار، والتناظر، والانتظام. يبرز المؤلفون الفائدة المحتملة لمجموعة البيانات هذه للدراسات المقارنة التي تشمل الفئات السريرية ولتطوير الخوارزميات في تحليل المشي. علاوة على ذلك، يقدمون أدلة على موثوقية وصلاحية مقاييس المشي الرقمية، مشيرين إلى وجود علاقات كبيرة مع العمر تشير إلى أن هذه المقاييس تقدم رؤى تتجاوز القياسات التقليدية مثل سرعة المشي. وهذا يبرز القيمة المضافة للمقاييس المقترحة في التقييمات السريرية، خاصة في فهم ديناميات المشي عبر مجموعات عمرية مختلفة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-06506-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41484107
Publication Date: 2026-01-03
Author(s): Ilaria Carpinella et al.
Primary Topic: Balance, Gait, and Falls Prevention
Overview
The dataset presented in this research comprises both raw and processed data obtained from a single lower-back-mounted inertial measurement unit (IMU) during a standardized 6-Minute Walk Test (6MWT) involving sixty healthy adults aged 21 to 75 years, with a gender distribution of 50% female. The collected accelerometer and gyroscope signals were rigorously analyzed for metrological quality under various conditions, leading to the derivation of a comprehensive set of digital gait metrics. These metrics encompass spatiotemporal parameters, as well as measures of gait intensity, instability, symmetry, and regularity.
This dataset serves as a valuable clinical resource for the development, validation, and benchmarking of innovative algorithms aimed at digital mobility assessments. Its structured format facilitates comparisons across different age and sex demographics, while also providing normative data that can inform future research on pathological populations. Additionally, the inclusion of raw signals, processed metrics, and accompanying software codes enhances the dataset’s usability, supporting applications in aging studies, rehabilitation, and the advancement of digital biomarkers.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significance of the six-minute walking test (6MWT) as a validated clinical tool for assessing functional walking capacity across diverse populations, initially designed for cardiopulmonary patients but now extended to musculoskeletal, neurological, and geriatric groups. While the 6MWT effectively measures distance walked, it lacks detailed insights into the kinematic and motor control strategies employed during walking. Recent advancements in wearable technologies, particularly inertial measurement units (IMUs), have enabled more comprehensive motion analysis by capturing three-dimensional motion data, thus enhancing the understanding of gait dynamics in clinical settings.
The paper emphasizes the need for a comprehensive normative dataset to facilitate the adoption of instrumented assessments in clinical practice. To address this gap, the authors present a dataset derived from sixty healthy adults aged 20 to 79 years, collected during a standardized 6MWT. This dataset uniquely combines raw IMU signals with a range of digital gait metrics, including both traditional spatio-temporal parameters and advanced gait quality metrics, such as gait intensity, instability, symmetry, and regularity. The balanced demographic structure of the dataset allows for the derivation of age- and sex-matched normative reference data, which can aid in monitoring disease progression, evaluating rehabilitation outcomes, and understanding age-related changes in gait. Overall, this dataset serves as a valuable resource for both clinical assessments and research into gait dynamics in healthy and pathological populations.
Methods
In this study, participants were assessed at the LAMoBiR facility in Milan, following a structured protocol to ensure accurate data collection. Upon arrival, participants were instructed to wear comfortable, heel-less shoes and avoid nail polish to prevent interference with pulse oximeter readings. After signing an informed consent form, demographic and anthropometric data were collected, alongside inquiries regarding smoking habits. Following a 10-minute resting period, heart rate and peripheral oxygen saturation (SpO₂) were measured using a YK-82C pulse oximeter.
Participants were then fitted with a G-Walk inertial sensor positioned at the L5 vertebra, which serves as a proxy for the Center of Mass (CoM) during walking. After ensuring the sensor’s proper placement, participants stood still for data stabilization before performing the 6-Minute Walk Test (6MWT) in a marked 30-meter corridor, adhering to American Thoracic Society guidelines. The examiner monitored the test duration and recorded the distance covered at the end of the six minutes. Post-test, heart rate and SpO₂ were measured again, and participants rated their perceived exertion using the Borg Category-Ratio 10 scale, providing a comprehensive assessment of their physical performance and exertion levels.
Discussion
In this section, the authors detail the methodologies employed for measuring heart rate and peripheral oxygen saturation (SpO₂) before and after the Six-Minute Walk Test (6MWT), utilizing a fingertip pulse oximeter and a G-Walk system for capturing lower trunk accelerations and angular velocities. The G-Walk device, a CE-marked medical instrument, records data at high frequencies and is designed to avoid signal saturation during the 6MWT. The data processing pipeline involves several steps, including the removal of initial and final standing phases, identification of turns through low-pass filtering of angular velocity, and transformation of raw accelerations into a horizontal-vertical reference frame. The authors emphasize the importance of these procedures in ensuring the accuracy and reliability of the gait metrics derived from the IMU signals.
The dataset generated from this study includes comprehensive demographic, anthropometric, and physiological data for each participant, alongside the computed digital gait metrics organized into domains such as gait rhythm, intensity, instability, symmetry, and regularity. The authors highlight the dataset’s potential utility for comparative studies involving clinical populations and for algorithm development in gait analysis. Furthermore, they provide evidence of the reliability and validity of the digital gait metrics, noting significant correlations with age that suggest these metrics offer insights beyond traditional measures like walking speed. This underscores the added value of the proposed metrics in clinical assessments, particularly in understanding gait dynamics across different age groups.