Quantitative Approach Based on Wearable Inertial Sensors to Assess and Identify Motion and Errors in Techniques Used during Training of Transfers of Simulated c-Spine-Injured Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Patients with suspected spinal cord injuries undergo numerous transfers throughout treatment and care. Effective c-spine stabilization is crucial to minimize the impacts of the suspected injury. Healthcare professionals are trained to perform those transfers using simulation; however, the feedback on the manoeuvre is subjective. This paper proposes a quantitative approach to measure the efficacy of the c-spine stabilization and provide objective feedback during training. Methods . 3D wearable motion sensors are positioned on a simulated patient to capture the motion of the head and trunk during a training scenario. Spatial and temporal indicators associated with the motion can then be derived from the signals. The approach was developed and tested on data obtained from 21 paramedics performing the log-roll, a transfer technique commonly performed during prehospital and hospital care. Results . In this scenario, 55% of the c-spine motion could be explained by the difficulty of rescuers to maintain head and trunk alignment during the rotation part of the log-roll and their difficulty to initiate specific phases of the motion synchronously. Conclusion . The proposed quantitative approach has the potential to be used for personalized feedback during training sessions and could even be embedded into simulation mannequins to provide an innovative training solution.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle