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Enregistrement W3044882787 · doi:10.2196/19582

In-Home Rehabilitation Using a Smartphone App Coupled With 3D Printed Functional Objects: Single-Subject Design Study

2020· article· en· W3044882787 sur OpenAlexvenueno aff
Jeanne Langan, Sutanuka Bhattacharjya, Heamchand Subryan, Wenyao Xu, Baicheng Chen, Zhengxiong Li, Lora Cavuoto

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationUsabilityTask (project management)RehabilitationPhysical therapyActivities of daily livingStroke (engine)System usability scaleMedicinemHealthPsychologyComputer scienceHuman–computer interactionNursingHeuristic evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Stroke is a major cause of long-term disability. While there is potential for improvements long after stroke onset, there is little to support functional recovery across the lifespan. mHealth solutions can help fill this gap. mRehab was designed to guide individuals with stroke through a home program and provide performance feedback. Objective To examine if individuals with chronic stroke can use mRehab at home to improve upper limb mobility. The secondary objective was to examine if changes in limb mobility transferred to standardized clinical assessments. Methods mRehab consists of a smartphone coupled with 3D printed household items: mug, bowl, key, and doorknob. The smartphone custom app guides task-oriented activities and measures both time to complete an activity and quality of movement (smoothness/accuracy). It also provides performance-based feedback to aid the user in self-monitoring their performance. Task-oriented activities were categorized as (1) object transportation, (2) prehensile grip with supination/pronation, (3) fractionated finger movement, and (4) walking with object. A total of 18 individuals with stroke enrolled in the single-subject experimental design study consisting of pretesting, a 6-week mRehab home program, and posttesting. Pre- and posttesting included both in-laboratory clinical assessments and in-home mRehab recorded samples of task performance. During the home program, mRehab recorded performance data. A System Usability Scale assessed user’s perception of mRehab. Results A total of 16 participants completed the study and their data are presented in the results. The average days of exercise for each mRehab activity ranged from 15.93 to 21.19 days. This level of adherence was sufficient for improvements in time (t15=2.555, P=.02) and smoothness (t15=3.483, P=.003) in object transportation. Clinical assessments indicated improvements in functional performance (t15=2.675, P=.02) and hand dexterity (t15=2.629, P=.02). Participant’s perception of mRehab was positive. Conclusions Despite heterogeneity in participants’ use of mRehab, there were improvements in upper limb mobility. Smartphone-based portable technology can support home rehabilitation programs in chronic conditions such as stroke. The ability to record performance data from home rehabilitation offers new insights into the impact of home programs on outcomes. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04363944; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04363944

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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