MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3099109283 · doi:10.2196/18649

Rhythmic Haptic Cueing for Gait Rehabilitation of People With Hemiparesis: Quantitative Gait Study

2020· article· en· W3099109283 sur OpenAlexvenueno aff
Theodoros Georgiou, Simon Holland, Janet van der Linden

Notice bibliographique

RevueJMIR Biomedical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManchester Metropolitan University
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationRhythmGaitHemiparesisSTRIDERehabilitationMetronomePsychologyHaptic technologyComputer scienceMedicineSimulationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rhythm, brain, and body are closely linked. Humans can synchronize their movement to auditory rhythms in ways that can improve the regularity of movement while reducing perceived effort. However, the ability to perform rhythmic movement may be disrupted by various neurological conditions. Many such conditions impair mechanisms that control movement, such as gait, but typically without rhythmic perception being affected. This paper focuses on hemiparetic stroke, a neurological condition that affects one side of the body. Hemiparetic stroke can cause severe asymmetries in gait, leading to numerous physical problems ranging from muscle degeneration to bone fractures. Movement synchronization via entrainment to auditory metronomes is known to improve asymmetry and related gait problems; this paper presents the first systematic study of entrainment for gait rehabilitation via the haptic modality. Objective This paper explores the gait rehabilitation of people with hemiparesis following a stroke or brain injury, by a process of haptic entrainment to rhythmic cues. Various objective measures, such as stride length and stride time, are considered. Methods This study is a quantitative gait study combining temporal and spatial data on haptically cued participants with hemiparetic stroke and brain injury. We designed wearable devices to deliver the haptic rhythm, called Haptic Bracelets, which were placed on the leg near the knee. Spatial data were recorded using a Qualisys optical motion capturing system, consisting of 8 optoelectronic cameras, and 20 markers placed on anatomical lower limb landmarks and 4 additional tracking clusters placed on the right and left shank and thigh. Gait characteristics were measured before, during, and after cueing. Results All 11 successfully screened participants were able to synchronize their steps to a haptically presented rhythm. Specifically, 6 participants demonstrated immediate improvements regarding their temporal gait characteristics, and 3 of the 6 improved their gait in terms of spatial characteristics. Conclusions Considering the great variability between survivors of stroke and brain injury and the limited number of available participants in our study, there is no claim of statistical evidence that supports a formal experimental result of improved gait. However, viewing this empirical gait investigation as a set of 11 case studies, more modest empirical claims can be made. All participants were able to synchronize their steps to a haptically presented rhythm. For a substantial proportion of participants, an immediate (though not necessarily lasting) improvement of temporal gait characteristics was found during cueing. Some improvements over baseline occurred immediately after, rather than during, haptic cueing. Design issues and trade-offs are identified, and interactions between perception, sensory deficit, attention, memory, cognitive load, and haptic entrainment are noted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Biomedical EngineeringMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207