Views of individuals with spinal cord injury on the use of wearable cameras to monitor upper limb function in the home and community
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hand function impairment after cervical spinal cord injury (SCI) can significantly reduce independence. Unlike current hand function assessments, wearable camera systems could potentially measure functional hand usage at home, and thus benefit the development of neurorehabilitation strategies. The objective of this study was to understand the views of individuals with SCI on the use of wearable cameras to track neurorehabilitation progress and outcomes in the community. DESIGN: Questionnaires. SETTING: Home simulation laboratory. PARTICIPANTS: Fifteen individuals with cervical SCI. OUTCOME MEASURES: After using wearable cameras in the simulated home environment, participants completed custom questionnaires, comprising open-ended and structured questions. RESULTS: Participants showed relatively low concerns related to data confidentiality when first-person videos are used by clinicians (1.93 ± 1.28 on a 5-point Likert scale) or researchers (2.00 ± 1.31). Storing only automatically extracted metrics reduced privacy concerns. Though participants reported moderate privacy concerns (2.53 ± 1.51) about wearing a camera in daily life due to certain sensitive situations (e.g. washrooms), they felt that information about their hand usage at home is useful for researchers (4.73 ± 0.59), clinicians (4.47 ± 0.83), and themselves (4.40 ± 0.83). Participants found the system moderately comfortable (3.27 ± 1.44), but expressed low desire to use it frequently (2.87 ± 1.36). CONCLUSION: Despite some privacy and comfort concerns, participants believed that the information obtained would be useful. With appropriate strategies to minimize the data stored and recording duration, wearable cameras can be a well-accepted tool to track function in the home and community after SCI.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».