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Enregistrement W2620801289 · doi:10.1371/journal.pone.0178517

Characterization of interfacial socket pressure in transhumeral prostheses: A case series

2017· article· en· W2620801289 sur OpenAlexaff
Jonathon S. Schofield, Katherine R. Schoepp, Heather E. Williams, Jason P. Carey, Paul D. Marasco, Jacqueline S. Hebert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCommon FundNational Institutes of Health
Mots-clésAmputationProsthesisComputer scienceResidualUpper limbWork (physics)OrthodonticsBiomedical engineeringAnatomyMedicineSurgeryArtificial intelligenceMechanical engineeringEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important factors in successful upper limb prostheses is the socket design. Sockets must be individually fabricated to arrive at a geometry that suits the user's morphology and appropriately distributes the pressures associated with prosthetic use across the residual limb. In higher levels of amputation, such as transhumeral, this challenge is amplified as prosthetic weight and the physical demands placed on the residual limb are heightened. Yet, in the upper limb, socket fabrication is largely driven by heuristic practices. An analytical understanding of the interactions between the socket and residual limb is absent in literature. This work describes techniques, adapted from lower limb prosthetic research, to empirically characterize the pressure distribution occurring between the residual limb and well-fit transhumeral prosthetic sockets. A case series analyzing the result of four participants with transhumeral amputation is presented. A Tekscan VersaTek pressure measurement system and FaroArm Edge coordinate measurement machine were employed to capture socket-residual limb interface pressures and geometrically register these values to the anatomy of participants. Participants performed two static poses with their prosthesis under two separate loading conditions. Surface pressure maps were constructed from the data, highlighting pressure distribution patterns, anatomical locations bearing maximum pressure, and the relative pressure magnitudes. Pressure distribution patterns demonstrated unique characteristics across the four participants that could be traced to individual socket design considerations. This work presents a technique that implements commercially available tools to quantitatively characterize upper limb socket-residual limb interactions. This is a fundamental first step toward improved socket designs developed through informed, analytically-based design tools.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,255

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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