Hand Rim Wheelchair Propulsion Training Using Biomechanical Real-Time Visual Feedback Based on Motor Learning Theory Principles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: As considerable progress has been made in laboratory-based assessment of manual wheelchair propulsion biomechanics, the necessity to translate this knowledge into new clinical tools and treatment programs becomes imperative. The objective of this study was to describe the development of a manual wheelchair propulsion training program aimed to promote the development of an efficient propulsion technique among long-term manual wheelchair users. METHODS: Motor learning theory principles were applied to the design of biomechanical feedback-based learning software, which allows for random discontinuous real-time visual presentation of key spatiotemporal and kinetic parameters. This software was used to train a long-term wheelchair user on a dynamometer during 3 low-intensity wheelchair propulsion training sessions over a 3-week period. Biomechanical measures were recorded with a SmartWheel during over ground propulsion on a 50-m level tile surface at baseline and 3 months after baseline. RESULTS: Training software was refined and administered to a participant who was able to improve his propulsion technique by increasing contact angle while simultaneously reducing stroke cadence, mean resultant force, peak and mean moment out of plane, and peak rate of rise of force applied to the pushrim after training. CONCLUSIONS: The proposed propulsion training protocol may lead to favorable changes in manual wheelchair propulsion technique. These changes could limit or prevent upper limb injuries among manual wheelchair users. In addition, many of the motor learning theory-based techniques examined in this study could be applied to training individuals in various stages of rehabilitation to optimize propulsion early on.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».