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Enregistrement W2912928287

Development of a low cost, sensing device to assist in the physiotherapy and day-to-day treatment of incorrect posture due to the tightening of pectoral muscles and hip-flexors or Kyphosis and Scoliosis

2012· article· en· W2912928287 sur OpenAlexaffvenue
Grismika Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerometerKyphosisMedicinePhysical medicine and rehabilitationSpinal CurvaturesOcciputPhysical therapyBack musclesDeformitySittingComputer scienceSurgeryScoliosisRadiography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The failure to maintain correct posture can have drastic effects; the more severea curvature in the spine becomes, the more likely that the afflicted person will needeither a back brace or, have to undergo corrective surgery1. Permanent deformity andmuscle strain can occur, as prolonged effects2. In an attempt to avert these issues,physiotherapists often prescribe stretches and exercises to patients, that can be practicedthroughout the day in order to correct the spinal position and improve overall posture3.The patient however, may forget or become too tired to continue practicing properposture. With this in mind, a potential solution that could be implemented would be adevice that detects movement in the back. It would alert the patient if they slouch theirshoulders or arch the lower region of their back to an extreme degree, for example. Thisalert would be the vibration of a pad on the patient’s stomach, or a vibration or beepingsound from the patient’s phone. In order to create this mechanism, familiarization withthe ADXL 345 accelerometer and how to interface it with a processor, was necessary.After the program was complete, examination of the acceleration values obtained wasdone. Observed anomalies led to the need for calculation of angular movement. Theapproach of using equations involving 3-dimensional movement, and derivatives ofthese equations were implemented into the program. Calibration of the accelerometerat rest was needed as well. Both of these would allow for more accurate detection oftwists and tilts in a human’s back. Introducing a second or third accelerometer into thisdevice is a valid option that may be explored in the future. This modification wouldallow for increased accuracy in values obtained, as well as for continuous calibrationwhile the device is in use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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