A Tablet-Based Interactive Movement Tool for Pediatric Rehabilitation: Development and Preliminary Usability Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motivating interactive tools may increase adherence to repetitive practice for children with disabilities, but many virtual reality and active video gaming systems are too challenging for children with significant needs. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and conduct a usability evaluation of the Fun, Interactive Therapy Board (FITBoard), a movement toy bridging digital and physical interactions for children with disabilities. METHODS: The FITBoard is a tablet app involving games controlled by hand, head, or foot touch of configurable, wired surfaces. Usability evaluation involved a cognitive walkthrough and think-aloud processes. Participants verbalized aloud while completing a series of 26 task actions involved in selecting a game and configuring the FITBoard to achieve the therapeutic goal. Therapists then responded to questions about usability perceptions. Unsuccessful actions were categorized as goal or action failures. Qualitative content analysis supported understanding of usability problems. RESULTS: Participants included 5 pediatric physical therapists and 2 occupational therapists from 2 clinical sites. Goal failure was experienced by all participants in 2 tasks, and action failure was experienced by all participants in 2 tasks. For 14 additional tasks, 1 or more patients experienced goal or action failure, with an overall failure rate of 69% (18 of 26 tasks). Content analysis revealed 4 main categories: hardware usability, software usability, facilitators of therapy goals, and improvement suggestions. CONCLUSIONS: FITBoard hardware and software changes are needed to address goal and action failures to rectify identified usability issues. Results highlight potential FITBoard applications to address therapeutic goals and outline important practical considerations for product use by therapists. Subsequent research will evaluate therapist, parent, and child perspectives on FITBoard clinical utility when integrated within regular therapy interventions.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».