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Alogo Move Pro - La validation dans MDPI Sensors 2023

Le résumé de cette validation

Les informations quantitatives sur la façon dont un cheval franchit un saut ont un grand potentiel pour aider le cavalier à améliorer les performances de son cheval. Cette étude a examiné la validation d'une unité de mesure inertielle basée sur le GPS, à savoir Alogo Move Pro, par rapport à un système de capture de mouvement optique traditionnel. L'exactitude et la précision des trois caractéristiques de saut, à savoir la hauteur maximale (Zmax), la longueur de foulée/saut (lhorz) et la vitesse horizontale moyenne (vhorz), ont été comparées. Onze paires cheval-cavalier ont répété plusieurs fois (n = 6 à 10) deux sauts identiques (un obstacle droit et un obstacle en bœuf) à différentes hauteurs dans une arène de 20 × 60 m. Le sol était constitué d'une surface de sable fibré. Le sol était constitué d'une surface de sable fibré. Les 24 caméras OMC (Oqus 7+, Qualisys) étaient fixées sur des rails en aluminium suspendus à 3 m au-dessus du sol. Le capteur Alogo était placé dans une poche sur la plaque de protection de la sangle de la selle. Des marqueurs réfléchissants placés sur et autour du capteur Alogo ont été utilisés pour définir un corps rigide pour l'analyse cinématique. Les données du capteur Alogo ont été collectées et traitées à l'aide du logiciel propriétaire Alogo ; les données OMC appariées à la foulée ont été collectées à l'aide de Qualisys Track Manager et post-traitées en Python. L'analyse des résidus et les diagrammes de Bland-Altman ont été réalisés en Python. Le capteur Alogo a fourni des mesures avec une précision relative comprise entre 10,5 et 20,7 % pour les segments de foulée et entre 5,5 et 29,2 % pour les segments de saut. En ce qui concerne la précision relative, nous avons obtenu des valeurs comprises entre 6,3 et 14,5 % pour les segments de foulée et entre 2,8 et 18,2 % pour les segments de saut. Ces différences de précision ont été jugées bonnes dans les conditions de l'étude sur le terrain, où la puissance du signal GPS pouvait être sous-optimale.

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Bon pied - bon œil - pas de sabot - pas de CHEVAL

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