Kinematics of Reaching Movements in a 2-D Virtual Environment in Adults With and Without Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality environments are increasingly being used for upper limb rehabilitation in poststroke patients. Our goal was to determine if arm reaching movements made in a 2-D video-capture virtual reality environment are similar to those made in a comparable physical environment. We compared arm and trunk kinematics for reaches made with the right, dominant arm to three targets (14 trials per target) in both environments by 16 adults with right poststroke hemiparesis and by eight healthy age-matched controls. Movement kinematics were recorded with a three-camera optoelectronic system at 100 samples/s. Reaching movements made by both control and stroke subjects were affected by viewing the targets in the video-capture 2-D virtual environment. Movements were slower, shorter, less straight, less accurate and involved smaller ranges of shoulder and elbow joint excursions for target reaches in the virtual environment compared to the physical environment in all subjects. Thus, there was a decrease in the overall movement quality for movements made in the 2-D virtual environment. This suggests that 2-D video-capture virtual reality environments should be used with caution when the goal of the rehabilitation program is to improve the quality of movement patterns of the upper limb.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».