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Enregistrement W3138388267

Speed and force validation of an improved intravaginal dynamometer design

2019· article· en· W3138388267 sur OpenAlexaff
Catriona S. Czyrnyj, Eric Lanteigne, Samantha Boucher, Yousef Bader, Ana Brennan, Dmitry Lomovtsev, Megan Vandermolen, Linda McLean

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamometerLoad cellPelvic Floor MuscleSimulationForce transducerComputer scienceBiomedical engineeringMechanical engineeringPelvic floorAcousticsEngineeringStructural engineeringMedicineSurgeryPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intravaginal dynamometry can provide reliable and objective assessment of the active and passive properties of the female pelvic floor muscles (PFMs) and associated connective tissues. This work presents a new automated intravaginal dynamometer (IVD) designed to address the limitations of many devices described in the literature, and provides a preliminary mechanical characterization and validation of the system. The new IVD includes dual (anterior and posterior) force measurement probes, minimalistic actuators to reduce IVD size and weight, off-the-shelf components optimized for cost and performance, integrated concurrent electromyography recordings, and an easy-to-use graphic user interface (GUI). IVD load measurements were validated against an Instron® Universal Tester (0-28N) and probe opening speeds were validated using video analysis. A linear regression model was used to quantify the input/output relationship in both cases (α=0.05). While the IVD exhibited -0.828 N bias in load measurements, there was a definitive linear relationship between IVD and Instron® force measurement, with a slope of 0.950 and an excellent model fit (adjR2=1.000). The linear relationships between the GUI set speed of arm opening and true speed measured by video analysis were also excellent (0.958<adjR2<0.991), slopes ranged from 0.874-0.980. The bias and the standard deviation of the bias of speeds ranged from -3.987mm/s to -0.809mm/s and 2.817mm/s to 1.207mm/s, respectively, generally decreasing in magnitude with increasing diameters. While fit was still excellent, speed of opening exhibited lower validity (i.e. lower slopes) at smaller apertures, which may be due to inertia effects. The IVD design presented here demonstrates valid force and speed values during bench testing.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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