Virtual Rehabilitation for Multiple Sclerosis Using a Kinect-Based System: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The methods used for the motor rehabilitation of patients with neurological disorders include a number of different rehabilitation exercises. For patients who have been diagnosed with multiple sclerosis (MS), the performance of motor rehabilitation exercises is essential. Nevertheless, this rehabilitation may be tedious, negatively influencing patients' motivation and adherence to treatment. OBJECTIVE: We present RemoviEM, a system based on Kinect that uses virtual reality (VR) and natural user interfaces (NUI) to offer patients with MS an intuitive and motivating way to perform several motor rehabilitation exercises. It offers therapists a new motor rehabilitation tool for the rehabilitation process, providing feedback on the patient's progress. Moreover, it is a low-cost system, a feature that can facilitate its integration in clinical rehabilitation centers. METHODS: A randomized and controlled single blinded study was carried out to assess the influence of a Kinect-based virtual rehabilitation system on the balance rehabilitation of patients with MS. This study describes RemoviEM and evaluates its effectiveness compared to standard rehabilitation. To achieve this objective, a clinical trial was carried out. Eleven patients from a MS association participated in the clinical trial. The mean age was 44.82 (SD 10.44) and the mean time from diagnosis (years) was 9.77 (SD 10.40). Clinical effectiveness was evaluated using clinical balance scales. RESULTS: Significant group-by-time interaction was detected in the scores of the Berg Balance Scale (P=.011) and the Anterior Reach Test in standing position (P=.011). Post-hoc analysis showed greater improvement in the experimental group for these variables than in the control group for these variables. The Suitability Evaluation Questionnaire (SEQ) showed good results in usability, acceptance, security, and safety for the evaluated system. CONCLUSIONS: The results obtained suggest that RemoviEM represents a motivational and effective alternative to traditional motor rehabilitation for MS patients. These results have encouraged us to improve the system with new exercises, which are currently being developed.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».