Development of a computerized visual feedback system to re-educate functional pinch in patients with motor or sensory deficits
Notice bibliographique
Résumé
Precision grip, such as lateral pinching, is an essential component of independent hand function. This apparently simple motor task, relies on a complex interaction of sensory and motor mechanisms. Patients with impaired input from proprioceptors and cutaneous receptors may experience difficulty with timing and scaling motor recruitment during manipulative manoeuvres. To help evaluate and retrain motor control of the hand, an instrumented pinching device with a computerized on-line visual feedback system responding to pinch force variation was designed and constructed. Mechanical testing of the device included step loading, loading-unloading cycles and 4 hours of constant loading to evaluate hysteresis, nonlinearity and signal shift over time. Calibration coefficients were calculated in the active range of 0 to 100 Newtons. A pilot test was then conducted using normal subjects (n=6). The experimental session for each subject consisted of a total of 30 trials: one trial per pinch span (12.3, 31.4 and 51.7 mm) to determine the maximal force (MF), and three repeated measures per force target (FT) level (25, 50 and 75 per cent of MF) per span. Data was filtered (Fc=10 Hz) and then normalized in terms of Ff level. Overall, subjects achieved better pinch force control at lower FT levels and at the thickest span tested. This study provided the basis for a clinical pilot test to determine the effectiveness of this rehabilitation tool in re-educating functional pinch in patients with sensorimotor impairments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».