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Enregistrement W2964298607 · doi:10.1186/s12984-019-0565-1

Perspectives of people with spinal cord injury learning to walk using a powered exoskeleton

2019· article· en· W2964298607 sur OpenAlexaff
Patricia J. Manns, Caitlin Hurd, Jaynie F. Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésExoskeletonThematic analysisSpinal cord injuryPerspective (graphical)PsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationQualitative researchInterimMedicineComputer scienceArtificial intelligenceSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Powered exoskeletons for over ground walking were designed to help people with neurological impairments to walk again. Extended training in powered exoskeletons has led to changes in walking and physiological functions. Few studies have considered the perspective of the participants. The users' perspective is vital for adoption of assistive devices. We explored the expectations and experiences of persons with spinal cord injury, training with the ReWalk exoskeleton. METHODS: A qualitative research design with individual interviews was used. Eleven participants with spinal cord injury, taking part in 12 weeks of 4 times weekly training using the ReWalk, were interviewed before, immediately after, and 2 months after training. Interviews were audio recorded and transcribed verbatim. A six stage approach to thematic analysis was used. RESULTS: The theme consistently expressed was the exoskeleton allowed participants to do everyday activities, like everyone else, such as looking people in the eye or walking outside. Their experiences were captured in three categories: 1) learning, a description of both expectations for learning and perspectives on how learning occurred; 2) changing, perspectives on perceived changes with training; and 3) contributing, which captured participant perspectives on contributing to research, including the giving of direct feedback regarding the exoskeleton (i.e., what worked and what could be changed). CONCLUSIONS: Incorporating the view of the user in the design and refinement of exoskeletons will help ensure that the devices are appropriate for future users. Availability and support for the use of exoskeleton devices in community settings is an interim step to home use as the devices continue to improve. TRIAL REGISTRATION: www.clinicaltrials.gov ( NCT02322125 ). Registered Dec 22, 2014 - Retrospectively registered after the first 4 participants had enrolled in the study.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeQualitatif
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

Citations68
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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