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Enregistrement W2598165144 · doi:10.1108/wjstsd-06-2016-0039

Architecture guideline for game-based stroke rehabilitation

2017· article· en· W2598165144 sur OpenAlexafffund
Mehran Kamkarhaghighi, Pejman Mirza-Babaei, Khalil El‐Khatib, Kathrin Gerling

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Science Technology and Sustainable Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésRehabilitationGuidelineContext (archaeology)Stroke (engine)Serious gamePhysical medicine and rehabilitationDropout (neural networks)PsychologyComputer scienceMedicinePhysical therapyApplied psychologyEngineeringMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Strokes are the most common cause of long-term disability of adults in developed countries. Continuous participation in rehabilitation can alleviate some of the consequences, and support recovery of stroke patients. However, physical rehabilitation requires commitment to tedious exercise routines over lengthy periods of time, which often cause patients to dropout of this form of therapy. In this context, game-based stroke rehabilitation has the potential to address two important barriers: accessibility of rehabilitation, and patient motivation. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach This paper provides a review of design efforts in human-computer interaction (HCI) and gaming research to support stroke rehabilitation. Findings Based on extensive review, this paper highlights challenges and opportunities in this area, and discusses an architecture guideline for a game-based stroke rehabilitation system. Originality/value This study was an original study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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