Towards Management of Residual Limb Volume: Monitoring the Prosthetic Interface Pressure to Detect Volume Fluctuations—A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
(1) Motivation: Variations in the volume of the residual limb negatively impact various aspects of prosthesis use including the prosthetic socket fit. Although volume adjustment systems mitigate corresponding fit problems to some extent, some users still find the management of these systems challenging. With the ultimate goal of creating a feedback system that assists users with the management of their volume adjustment systems, this study demonstrates the feasibility of detecting variations in the volume of the residual limb. (2) Methods: Measurements of the interface force at the bottom of the prosthetic socket were used as indicators of variations in the volume of the residual limb. Force sensitive resistors (FSRs) were placed at the bottom of participants’ prosthetic sockets to monitor the interface limb–socket force as participants walked on a flat surface. Two phases of experiments were carried out: The first phase considered variations simulated by three prosthetic sock plies, established the feasibility of detecting variations in the volume of the limb based on the interface force, and further determined the locations at which the interface force could be used to detect variations in the limb’s volume. Having validated the effectiveness of the proposed method in the first phase, the second phase was carried out to determine the smallest detectable variation of the limb’s volume using the proposed method. In this phase, variations simulated by one and two prosthetic sock plies were considered. Four and three volunteers with transtibial amputations participated in the first and the second phases, respectively. (3) Results: Results of the first phase showed that an increase in the volume of the limb resulted in a decrease in the force measured at the distal location of the prosthetic sockets of all participants; however, the smallest detected variation could not be statistically confirmed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».