Postoperative healing patterns in elbow using electromyography: Towards the development of a wearable mechatronic elbow brace
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal (MSK) conditions are the most common cause of severe long-term pain and physical disability. Current postoperative treatment for patients requires them to follow a long-term physiotherapy program customized for each specific case; however, this process can be complex, time-consuming and without the right therapy it may end up being ineffective. A possible solution involves the development of wearable mechatronic elbow braces that use electromyography (EMG) to identify patient intent. However, EMG characteristics change based on the health of the individual and therefore require further investigation. In order to quantify the progress of MSK injury patients and assess their neuromuscular health, EMG signals from 16 healthy individuals and 15 postoperative patients were collected and analyzed. The experiments conducted show that EMG can be used as a method for assessing MSK health. A normal range across the muscle groups has been identified to which the patient population was compared. This showed statistically significant differences in the magnitudes of muscle recruitment and activation between the two groups. Furthermore, a comparison within the patient population at the beginning of their therapy versus at the end of their therapy was conducted. Statistical differences arose in this second analysis further proving that patients' signals tend to change and show trends closer to those of the healthy population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».