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Enregistrement W3088553356 · doi:10.1038/s41598-020-72397-6

Exoskeleton home and community use in people with complete spinal cord injury

2020· article· en· W3088553356 sur OpenAlexaboutno aff
Rosanne B. van Dijsseldonk, Ilse J. W. van Nes, Alexander C. H. Geurts, Noël Keijsers

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésExoskeletonUsabilityLogbookPhysical medicine and rehabilitationSpinal cord injurySystem usability scalePhysical therapyAssistive technologyGaitMedicineAssistive devicePowered exoskeletonWearable computerPsychologyComputer scienceHuman–computer interactionSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A consequence of a complete spinal cord injury (SCI) is the loss of gait capacity. Wearable exoskeletons for the lower extremity enable household and community ambulation in people with SCI. This study assessed the amount, purpose, and location of exoskeleton use in the home and community environment, without any restrictions. The number of steps taken was read from the exoskeleton software. Participants kept a daily logbook, and completed two user experience questionnaires (Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology (D-QUEST) and System Usability Scale (SUS)). Fourteen people with a complete SCI used the ReWalk exoskeleton a median of 9 (range [1-15]) out of 16 ([12-21]) days, in which participants took a median of 3,226 ([330-28,882]) steps. The exoskeleton was mostly used for exercise purposes (74%) and social interaction (20%). The main location of use was outdoors (48%). Overall, participants were satisfied with the exoskeleton (D-QUEST 3.7 ± 0.4) and its usability (SUS 72.5 [52.5-95.0]). Participants with complete SCI report satisfaction with the exoskeleton for exercise and social interaction in the home and community, but report limitations as an assistive device during daily life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations108
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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