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Enregistrement W3158790083 · doi:10.1080/10790268.2021.1920787

Perspectives and recommendations of individuals with tetraplegia regarding wearable cameras for monitoring hand function at home: Insights from a community-based study

2021· article· en· W3158790083 sur OpenAlexaff
Andrea Bandini, Sukhvinder Kalsi‐Ryan, B. Catharine Craven, José Zariffa, Sander L. Hitzig

Notice bibliographique

RevueJournal of Spinal Cord Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésTetraplegiaMedicineWearable computerPhysical medicine and rehabilitationWearable technologyParaplegiaPhysical therapySpinal cord injuryComputer scienceEmbedded systemSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Wearable cameras have great potential for producing novel outcome measures of upper limb (UL) function and guiding care in individuals with cervical spinal cord injury (cSCI) living in the community. However, little is known about the perspectives of individuals with cSCI on the potential adoption of this technology. OBJECTIVE: To analyze feedback from individuals with cSCI regarding the use of wearable cameras to record daily activities at home, in order to define guidelines for improving the design of this technology and fostering its implementation to optimize UL rehabilitation. DESIGN: Mixed-methods study. PARTICIPANTS: Thirteen adults with cSCI C3-C8 AIS A-D impairment. MEASURES: Interview including survey and semi-structured questions. RESULTS: Participants felt that this technology can provide naturalistic information regarding hand use to clinicians and researchers, which in turn can lead to better assessments of UL function and optimized therapies. Participants described the technology as easy-to-use but often reported discomfort that prevented them from conducting long recordings of fully natural activities. Privacy concerns included the possibility to capture household members and personal information displayed on objects (e.g. smartphones). CONCLUSION: We provide the first set of guidelines to help researchers and therapists understand which steps need to be taken to translate wearable cameras into outpatient care and community-based research for UL rehabilitation. These guidelines include miniaturized and easy-to-wear cameras, as well as multiple measures for preventing privacy concerns such as avoiding public spaces and providing control over the recordings (e.g. start and stop the recordings at any time, keep or delete a recording).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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