Robot-based assessment of HIV-related motor and cognitive impairment for neurorehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
There is a pressing need for strategies to slow or treat the progression of functional decline in people living with HIV. This paper explores a novel rehabilitation robotics approach to measuring cognitive and motor impairment in adults living with HIV, including a subset with stroke. We conducted a cross-sectional study with 21 subjects exhibiting varying levels of cognitive and motor impairment. We developed three robot-based tasks trajectory tracking, N-back, and spatial span - to assess if metrics derived from these tasks were sensitive to differences in subjects with varying levels of executive function and upper limb motor impairments. We also examined if these metrics could estimate clinical cognitive and motor scores. The results showed that the average sequence length on the robot-based spatial span task was the most sensitive to differences between subjects' cognitive and motor impairment levels. We observed strong correlations between robot-based measures and clinical cognitive and motor assessments relevant to the HIV population, such as the Color Trails 1 (rho = 0.83), Color Trails 2 (rho = 0.71), Digit Symbol - Coding (rho = 0.81), Montreal Cognitive Assessment - Executive Function subscore (rho = 0.70), and Box and Block Test (rho = 0.74). Importantly, our results highlight that gross motor impairment may be overlooked in the assessment of HIV-related disability. This study shows that rehabilitation robotics can be expanded to new populations beyond stroke, namely to people living with HIV and those with cognitive impairments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».