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Enregistrement W2897337048 · doi:10.1109/biorob.2018.8487197

Development of a Wearable Tremor Suppression Glove

2018· article· en· W2897337048 sur OpenAlexaff
Yue Zhou, Mary E. Jenkins, Michael D. Naish, Ana Luisa Trejos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWristPhysical medicine and rehabilitationWearable computerWearable technologyComputer scienceMedicineSurgeryEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current treatments for parkinsonian tremor, such as medication and brain surgery, have shown varying levels of effectiveness and carry the risk of significant side effects and complications. Studies on wearable tremor suppression devices have shown positive results in the use of mechanical and electrical suppression on tremor management of the upper limbs. Wearable technology for tremor suppression is a promising solution for patients who do not respond to medication and do not present severe enough symptoms to undergo surgery. Available tremor suppression devices are mainly for elbow and wrist tremor. Devices for finger tremor suppression have not been developed despite the fact that finger tremor is also present. In this study, a wearable tremor suppression glove prototype was designed and validated with recorded tremor data from patients with Parkinson's disease. Two validation experiments were conducted to assess the performance of the proposed device when suppressing tremor motion and following voluntary motion. The tremor suppression assessment showed an overall tremor amplitude reduction of 85.0% ± 8.1%, and the power reductions for the 1st, 2nd, and 3rd harmonics are 87.9% ± 13.6%, 92.0% ± 7.4%, and 81.7% ± 13.0%, respectively. Following voluntary motion was possible with a RMSE of 14.2% ± 2.5% and a correlation coefficient of 0.97 ± 0.01. Both assessments have shown positive results for the validation of the proposed device; however, further work is needed to improve the performance of the proposed device prior to human trials.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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