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Enregistrement W2106874194 · doi:10.1109/tim.2004.831458

An Intelligent Active Brace System for the Treatment of Scoliosis

2004· article· en· W2106874194 sur OpenAlexaff
Edmond Lou, S. Venkateswaran, Doug Hill, James Raso, Andreas Donauer

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBraceScoliosisPhysical medicine and rehabilitationSimulationPhysical therapyEngineeringMedicineStructural engineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficiency of brace treatment for adolescent idiopathic scoliosis is correlated to how the brace has been worn. The more often the patients wear their braces to the prescribed tightness as well as to the prescribed length of time each day, the better the treatment outcomes. This paper describes an active intelligent brace system designed to maintain the interface pressure between the brace and body within the prescribed range during daily activity. The intelligent system consists of a microcomputer, a force transducer and a force feedback component. A subject who has no scoliosis volunteered to test the system for a few hours. Preliminary trials indicate that wearing the system increases the amount of time which a subject wears his brace in the prescribed range of tightness. The test subject wore the brace without feedback within the prescribed range of tightness for 28% of the time, whereas when the air bladder feedback system was activated, the subject wore the brace effectively for 47% of the time.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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