Biofeedback Systems for Gait Rehabilitation of Individuals with Lower-Limb Amputation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with lower-limb amputation often have gait deficits and diminished mobility function. Biofeedback systems have the potential to improve gait rehabilitation outcomes. Research on biofeedback has steadily increased in recent decades, representing the growing interest toward this topic. This systematic review highlights the methodological designs, main technical and clinical challenges, and evidence relating to the effectiveness of biofeedback systems for gait rehabilitation. This review provides insights for developing an effective, robust, and user-friendly wearable biofeedback system. The literature search was conducted on six databases and 31 full-text articles were included in this review. Most studies found biofeedback to be effective in improving gait. Biofeedback was most commonly concurrently provided and related to limb loading and symmetry ratios for stance or step time. Visual feedback was the most used modality, followed by auditory and haptic. Biofeedback must not be obtrusive and ideally provide a level of enjoyment to the user. Biofeedback appears to be most effective during the early stages of rehabilitation but presents some usability challenges when applied to the elderly. More research is needed on younger populations and higher amputation levels, understanding retention as well as the relationship between training intensity and performance.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».