Background Traditional measurement systems utilized in clinical trials are limited because they are episodic and thus cannot capture the day-to-day fluctuations and longitudinal changes that frequently affect patients across different therapeutic areas. Objectives The aim of this study was to collect and evaluate data from multiple devices, including wearable sensors, and compare them to standard lab-based instruments across multiple domains of daily tasks. Methods Healthy volunteers aged 18-65 years were recruited for a 1-h study to collect and assess data from wearable sensors. They performed walking tasks on a gait mat while instrumented with a watch, phone, and sensor insoles as well as several speech tasks on multiple recording devices. Results Step count and temporal gait metrics derived from a single lumbar accelerometer are highly precise; spatial gait metrics are consistently 20% shorter than gait mat measurements. The insole's algorithm only captures about 72% of steps but does have precision in measuring temporal gait metrics. Mobile device voice recordings provide similar results to traditional recorders for average signal pitch and sufficient signal-to-noise ratio for analysis when hand-held. Lossless compression techniques are advised for signal processing. Conclusions Gait metrics from a single lumbar accelerometer sensor are in reasonable concordance with standard measurements, with some variation between devices and across individual metrics. Finally, participants in this study were familiar with mobile devices and had high acceptance of potential future continuous wear for clinical trials.

中文翻译：

---

用于测量步态和声音的多模式可穿戴传感器

背景 临床试验中使用的传统测量系统是有限的，因为它们是偶发的，因此无法捕捉经常影响不同治疗领域患者的日常波动和纵向变化。目标 本研究的目的是收集和评估来自多个设备（包括可穿戴传感器）的数据，并将它们与日常任务的多个领域的标准实验室仪器进行比较。方法招募 18-65 岁的健康志愿者进行 1 小时的研究，以收集和评估来自可穿戴传感器的数据。他们在步态垫上执行步行任务，同时配备手表、电话和传感器鞋垫，以及在多个录音设备上执行多项语音任务。结果 从单个腰椎加速度计得出的步数和时间步态指标非常精确；空间步态指标始终比步态垫测量值短 20%。鞋垫的算法仅捕获约 72% 的步数，但在测量时间步态指标方面确实具有精确性。移动设备录音提供了与传统录音机类似的平均信号音高和足够的信噪比，以便在手持时进行分析。建议使用无损压缩技术进行信号处理。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。鞋垫的算法仅捕获约 72% 的步数，但在测量时间步态指标方面确实具有精确性。移动设备录音提供了与传统录音机类似的平均信号音高和足够的信噪比，以便在手持时进行分析。建议使用无损压缩技术进行信号处理。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。鞋垫的算法仅捕获约 72% 的步数，但在测量时间步态指标方面确实具有精确性。移动设备录音提供了与传统录音机类似的平均信号音高和足够的信噪比，以便在手持时进行分析。建议使用无损压缩技术进行信号处理。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。移动设备录音提供了与传统录音机类似的平均信号音高和足够的信噪比，以便在手持时进行分析。建议使用无损压缩技术进行信号处理。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。移动设备录音提供了与传统录音机类似的平均信号音高和足够的信噪比，以便在手持时进行分析。建议使用无损压缩技术进行信号处理。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。结论 来自单个腰部加速度计传感器的步态指标与标准测量值相当一致，设备之间和各个指标之间存在一些差异。最后，本研究的参与者熟悉移动设备，并且对未来可能的临床试验持续佩戴具有很高的接受度。