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Enregistrement W2748190462 · doi:10.1080/10400435.2017.1366373

Starting and stopping kinetics of a rear mounted power assist for manual wheelchairs

2017· article· en· W2748190462 sur OpenAlexafffund
Stephanie Wong, W. Ben Mortenson, Bonita Sawatzky

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWheelchairTreadmillManual wheelchairSimulationComputer sciencePropulsionPhysical medicine and rehabilitationEngineeringPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rear mounted, powered, drive wheel has been developed to assist with mobility for manual wheelchairs. The version tested operates in two modes (indoor and outdoor). To start in the indoor mode users must initiate propulsion with sufficient force to trigger the motor. To stop users must apply a braking force through the handrims. . The objectives of this study were to compare (1) the minimum force required to start a wheelchair with and without the drive, and (2) the distances and forces needed to stop a wheelchair at different treadmill speeds with and without the device. We used a crossover study design with 24 able-bodied persons. The main outcome measures were starting force single push speed, stopping distance, and stopping force. Participants did not have significantly increased starting force or single push speed using the drive. Participants had significantly shorter absolute stopping distance (p = 0.045 and reduced stopping force (p = 0.02) using the add-on at both treadmill speeds. Given the decreased stopping distances, the add-on may be a viable option for wheelchair users with limited upper limb strength.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,374 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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