Robotics-assisted visual-motor training influences arm position sense in three-dimensional space
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Performing activities of daily living depends, among other factors, on awareness of the position and movements of limbs. Neural injuries, such as stroke, might negatively affect such an awareness and, consequently, lead to degrading the quality of life and lengthening the motor recovery process. With the goal of improving the sense of hand position in three-dimensional (3D) space, we investigate the effects of integrating a pertinent training component within a robotic reaching task. METHODS: In the proof-of-concept study presented in this paper, 12 healthy participants, during a single session, used their dominant hand to attempt reaching without vision to two targets in 3D space, which were placed at locations that resembled the functional task of self-feeding. After each attempt, participants received visual and haptic feedback about their hand's position to accurately locate the target. Performance was evaluated at the beginning and end of each session during an assessment in which participants reached without visual nor haptic feedback to three targets: the same two targets employed during the training phase and an additional one to evaluate the generalization of training. RESULTS: Collected data showed a statistically significant [39.81% (p=0.001)] reduction of end-position reaching error when results of reaching to all targets were combined. End-position error to the generalization target, although not statistically significant, was reduced by 15.47%. CONCLUSIONS: These results provide support for the effectiveness of combining an arm position sense training component with functional motor tasks, which could be implemented in the design of future robot-assisted rehabilitation paradigms to potentially expedite the recovery process of individuals with neurological injuries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».