A foot drop compensation device based on surface multi-field functional electrical stimulation—Usability study in a clinical environment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Functional electrical stimulation applies electrical pulses to the peripheral nerves to artificially achieve a sensory/motor function. When applied for the compensation of foot drop it provides both assistive and therapeutic effects. Multi-field electrodes have shown great potential but may increase the complexity of these systems. Usability aspects should be checked to ensure their success in clinical environments. METHODS: We developed the Fesia Walk device, based on a surface multi-field electrode and an automatic calibration algorithm, and carried out a usability study to check the feasibility of integrating this device in therapeutic programs in clinical environments. The study included 4 therapists and 10 acquired brain injury subjects (8 stroke and 2 traumatic brain injury). RESULTS: Therapists and users were "very satisfied" with the device according to the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology scale, with average scores of 4.1 and 4.2 out of 5, respectively. Therapists considered the Fesia Walk device as "excellent" according to the System Usability Scale with an average score of 85.6 out of 100. CONCLUSIONS: This study showed us that it is feasible to include surface multi-field technology while keeping a device simple and intuitive for successful integration in common neurorehabilitation programs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».