The design and evaluation of electromyography and inertial biofeedback in hand motor therapy gaming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article details the design of a co-created, evidence-based biofeedback therapy game addressing the research question: is the biofeedback implementation efficient, effective, and engaging for promoting quality movement during a therapy game focused on hand gestures? First, we engaged nine young people with Cerebral Palsy (CP) as design partners to co-create the biofeedback implementation. A commercially available, tap-controlled game was converted into a gesture-controlled game with added biofeedback. The game is controlled by forearm electromyography and inertial sensors. Changes required to integrate biofeedback are described in detail and highlight the importance of closely linking movement quality to short- and long-term game rewards. After development, 19 participants (8-17 years old) with CP played the game at home for 4 weeks. Participants played 17 ± 9 min/day, 4 ± 1 day/week. The biofeedback implementation proved efficient (i.e. participants reduced compensatory arm movements by 10.2 ± 4.0%), effective (i.e. participants made higher quality gestures over time), and engaging (i.e. participants consistently chose to review biofeedback). Participants found the game usable and enjoyable. Biofeedback design in therapy games should consider principles of motor learning, best practices in video game design, and user perspectives. Design recommendations for integrating biofeedback into therapy games are compiled in an infographic to support interdisciplinary knowledge sharing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle