Myoelectric untethered robotic glove enhances hand function and performance on daily living tasks after stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Wearable robots controlled using electromyography could motivate greater use of the affected upper extremity after stroke and enable bimanual activities of daily living to be completed independently. METHODS: We have developed a myoelectric untethered robotic glove (My-HERO) that provides five-finger extension and grip assistance. RESULTS: The myoelectric controller detected the grip and release intents of the 9 participants after stroke with 84.7% accuracy. While using My-HERO, all 9 participants performed better on the Fugl-Meyer Assessment-Hand (8.4 point increase, scale out of 14, p < 0.01) and the Chedoke Arm and Hand Activity Inventory (8.2 point increase, scale out of 91, p < 0.01). Established criteria for clinically meaningful important differences were surpassed for both the hand function and daily living task assessments. The majority of participants provided satisfaction and usability questionnaire scores above 70%. Seven participants desired to use My-HERO in the clinic and at home during their therapy and daily routines. CONCLUSIONS: People with hand impairment after stroke value that myoelectric untethered robotic gloves enhance their motion and bimanual task performance and motivate them to use their muscles during engaging activities of daily living. They desire to use these gloves daily to enable greater independence and investigate the effects on neuromuscular recovery.
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.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 découle