Variations in Movement Patterns during Active Video Game Play in Children with Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Low-cost active video games (AVG) are of growing interest for use in home-based physical therapy regimes.This study investigates typical upper-limb movement patterns and variations during AVG play in children with cerebral palsy.Methods: Sixteen children (9.5 ± 1.6 years) with hemiplegic or diplegic cerebral palsy (GMFCS Level I) participated in the study.A 7-camera Vicon MX 3D Optical Capture System was used to measure and record their upper limb movements as they played three different AVGs on the Nintendo Wii system.Results: Play style during Wii sports games tended to be either realistic or non-realistic.All players used realistic movements when playing Wii Bowling, while 69% (n=11) and 63% (n=10) played realistically during Wii Tennis and Wii Boxing, respectively.Realistic movements tended to elicit greater use of: (a) the more proximal joints, and (b) the non-dominant/hemiplegic limb (in bilateral games).Play style may be influenced by personal or predisposing factors (e.g.MACS level, gender, experience with AVGs). Conclusion: Movement patterns and styles vary widely between children during AVG play with the NintendoWii.The design of AVG-based therapies should consider these variations and their implications in order to maximize therapeutic benefit.Future studies should focus on measuring the efficacy of AVG-based therapies for home use.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».