Validation of reaching in a virtual environment in typically developing children and children with mild unilateral cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare three reaching movements made in two planes between a low-cost, game-based virtual reality and a matched physical environment in typically developing children and children with cerebral palsy (CP). To determine if differences in kinematics are related to sensory deficits. METHOD: An observational study in which 27 children (typically developing, n=17, mean age 13y, [SD] 2y 2mo, range 9y 3mo-17y 2mo; CP, n=10, mean age 13y 8mo, [SD] 1y 8mo, range 11y 1mo-17y 1mo, Manual Ability Classification System levels I-II) performed 15 trials of three gestures in each of a virtual reality and a matched physical environment. Upper-limb and trunk kinematics were recorded using an electromagnetic system (G4, Polhemus, six markers, 120Hz). RESULTS: Compared to the physical environment, movements in virtual reality made by typically developing children were slower (p=0.002), and involved less trunk flexion (p=0.002) and rotation (p=0.026). Children with CP had more curved trajectories (p=0.005) and used less trunk flexion (p=0.003) and rotation (p=0.005). Elbow and shoulder kinematics differed from 2.8% to 155.4% between environments in both groups. Between groups, there were small, clinically insignificant differences with only the vertical gesture being longer in typically developing children. Children with CP who had greater tactile impairment used more trunk displacement. INTERPRETATION: Clinicians and researchers need to be aware of differences in movement variables when setting goals or designing protocols for improving reaching in children with CP using low-cost, game-based virtual reality systems. WHAT THIS PAPER ADDS: Upper-limb kinematics differed in each group when reaching in physical versus virtual environments. There were small differences in movements made by children with mild unilateral cerebral palsy (CP) compared to typically developing children. Differences in reaching kinematics should be considered when goal setting using virtual reality interventions for children with mild unilateral CP.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».