A Biomedical Engineering Approach to Select an Appropriate Upper Limb Prosthesis
Notice bibliographique
Résumé
The loss of a hand or arm is physically and emotionally devastating. The amputees must learn to perform activities of daily living (ADL) and job-related activities with the aid of a prosthesis. Upper limb prostheses are divided into two main control types: body-powered and externally powered. The most common interface for externally-powered prostheses utilizes the electromyogram (EMG) as a signal. This type of device is called myoelectric prosthesis.The fitting process of an upper-limb prosthetic device onto an amputee is not straight forward. The device has to be well-fit, comfortable, and easy-to-use for the ADL and work. Myoelectric prostheses tend to be the first choice of many but they are not suitable for all type of amputations. Therefore, the objective of this study is to assess whether an amputee should be fitted with a body-powered or myoelectric prosthesis.The study started with a survey of the local prosthetists to identify the key factors for fitting upper-limb amputees. The factors will be used to develop criteria for favoring either bodypowered or myoelectric devices. Then, selected engineering measurements of terminal devices such as grip force and slip can be obtained for body-powered and myoelectric prostheses. Then, a prescription process can be developed by using the criteria with the right type of prosthesis to achieve the amputee’s vocational, recreational and psychosocial requirements.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».