Consumer design priorities for upper limb prosthetics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To measure consumer satisfaction with upper limb prosthetics and provide an enumerated list of design priorities for future developments. METHODS: A self-administered, anonymous survey collected information on participant demographics, history of and goals for prosthesis use, satisfaction, and design priorities. The questionnaire was available online and in paper format and was distributed through healthcare providers, community support groups, and one prosthesis manufacturer; 242 participants of all ages and levels of upper limb absence completed the survey. RESULTS: Rates of rejection for myoelectric hands, passive hands, and body-powered hooks were 39%, 53%, and 50%, respectively. Prosthesis wearers were generally satisfied with their devices while prosthesis rejecters were dissatisfied. Reduced prosthesis weight emerged as the highest priority design concern of consumers. Lower cost ranked within the top five design priorities for adult wearers of all device types. Life-like appearance is a priority for passive/cosmetic prostheses, while improved harness comfort, wrist movement, grip control and strength are required for body-powered devices. Glove durability, lack of sensory feedback, and poor dexterity were also identified as design priorities for electric devices. CONCLUSIONS: Design priorities reflect consumer goals for prosthesis use and vary depending on the type of prosthesis used and age. Future design efforts should focus on the development of more light-weight, comfortable prostheses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle