Investigating the Reliability and Validity of Three Novel Virtual Reality Environments With Different Approaches to Simulate Wheelchair Maneuvers
Notice bibliographique
Résumé
Wheelchair manoeuvring has received little attention in the literature despite its importance in mobility and performing activities of daily living and its role in developing secondary injuries for wheelchair users. The focus in this paper was technology development with iterative and proof-of-concept testing. Three versions of a wheelchair simulator that were designed and developed for simulating curvilinear wheelchair propulsion in virtual reality were tested for their validity and reliability. The wheelchair simulators comprise a sophisticated wheelchair ergometer in an immersive virtual reality environment and are developed for manual wheelchair propulsion. These simulators all replicate inertia in translation, in addition to taking three approaches for simulating turning. The three systems were then tested and compared with the real world to see how reliable and valid they are; 15 healthy participants were recruited to perform the Illinois Agility Test (IAT) in two sessions that were at least one week apart. The intraclass correlation coefficient and the Pearson correlation coefficient were found for 16 variables to find the test-retest reliability and convergent construct validity of the systems, respectively. Overall, the three systems showed good validity and reliability with the VR_system 2 (mechanical compensation for rotational inertia) having the best scores and the VR_system 3 (software compensation for rotational inertia) having the lowest scores. Also, it was observed that performing IAT in the real world needed fewer pushes and often accompanied more negative pushes. Participants also used longer strokes in the real world compared to virtual reality environment.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| 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 | 0,001 | 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 ».