La investigación que examina la movilidad en adultos mayores a menudo utiliza parámetros de marcha espaciotemporales obtenidos de sistemas de pasarelas computarizadas como GAITRite (Franklin, NY, EE. UU.) y Zenometrics, LLC (Peekskill, NY, EE. UU.). Sin embargo, dichos parámetros pueden variar entre estas aplicaciones de software ampliamente utilizadas debido a diferencias en los algoritmos y técnicas de post-procesamiento, lo que puede hacer que no sea adecuado agrupar parámetros adquiridos de diferentes aplicaciones. Nuestro objetivo es determinar si los parámetros de marcha obtenidos de GAITRite y procesados utilizando dos sistemas de software pueden ser agrupados de manera confiable para su uso en estudios con adultos mayores. Se examinaron datos de marcha de línea base de 193 adultos mayores de entre 64 y 94 años. El protocolo de marcha consistió en condiciones de caminar normalmente (NW) y caminar mientras se habla (WWT), en las que se instruyó a los participantes a caminar sobre pasarelas computarizadas que contenían sensores de presión integrados. Las caminatas resultantes se procesaron utilizando ambas aplicaciones de software para obtener ocho parámetros de marcha registrados desde el pie derecho (velocidad, longitud de zancada, porcentaje de doble apoyo, cadencia, tiempo de oscilación, tiempo de apoyo, desviación estándar de la longitud de zancada y desviación estándar del tiempo de oscilación). Se realizaron regresiones lineales ajustadas por edad y género entre GAITRite (versión 4.7) y sus respectivas variables de marcha de PKMAS (ProtoKinetics Movement Analysis Software versión 6.0; Zenometrics, LLC.) para determinar el acuerdo entre las variables a través de las dos piezas de software. Los modelos de regresión lineal ajustados revelaron que los parámetros de marcha entre los sistemas de software estaban significativamente correlacionados tanto en NW (beta osciló entre 0.87 y 1.02,