Activities and Evaluations for Technology-Based Upper Extremity Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in projection and sensing have resulted in an increased adoption of virtual reality, video games, and interactive interfaces to improve patient compliance with rehabilitation programs. In this chapter, we describe the application of multi-touch tabletop surfaces to physical and occupational rehabilitation programs that are focused on the upper extremities. First, we detail the participatory design processes undertaken with local physical and occupational therapists to design and integrate a ‘patient-friendly' multi-touch tabletop system in their workplace. We then explore the design considerations that informed the development of a suite of sixteen multi-touch interactive activities. The design considerations highlighted the need for customization and flexibility in the software, as well as the importance of supporting a variety of activity types. We then detail the laboratory-based methods that were used to evaluate the efficacy of the activity interventions as well as our deployment of the system in a local rehabilitation hospital. Our evaluation, which employed both qualitative and quantitative components (i.e., the Intrinsic Motivation Inventory, semi-structured interviews, kinetics and kinematics recorded from motion trackers and an electromyogram recorder), determined that it is the design of activities, rather than the utilization of technology itself, that impacts the success of technology-assisted rehabilitation. The chapter concludes with a discussion of the implications of our system and its deployment.
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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 | 0,002 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».