Upper limb robotic assessment: Pilot study comparing velocity dependent resistance in individuals with acquired brain injury to healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Assessment of velocity dependent resistance (VDR) can provide insights into spasticity in individuals with upper motor neuron syndrome. This study investigates the relationship between Modified Ashworth scores and a biomechanical based representation of VDR using a rehabilitation robot. Comparisons in VDR are made for the upper limb (UL) between individuals with acquired brain injury and healthy controls for the para-sagittal plane. METHODS: The system manipulates the individual's limb through five flexion and extension motions at increasing speeds to obtain force profiles at different velocities. An approximation of VDR is calculated and analyzed statistically against clinical scales and tested for interactions. RESULTS: All individuals (aged 18-65), including healthy controls exhibited VDR greater than 0 (P < 0.05). MAS scores were found to be related to VDR (P < 0.05) with an interaction found between MAS Bicep and Tricep scores (P < 0.01). Considering this interaction, evidence of differences in VDR were found between several neighboring assessment score combinations. CONCLUSION: The robot can detect and quantify VDR that captures information relevant to UL spasticity. Results suggests a better categorization of VDR is possible and supports further development of rehabilitation robotics for assisting spasticity assessment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».