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Enregistrement W3168864574 · doi:10.2196/30233

Technologies to Support Assessment of Movement During Video Consultations: Exploratory Study

2021· article· en· W3168864574 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIRx Med · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and Innovation
Mots-clésMovement assessmentMovement (music)Computer scienceTest (biology)Mobile phoneMultimediaRehabilitationPhoneTracking (education)Physical medicine and rehabilitationMatch movingMotion (physics)MedicinePhysical therapyPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding and assessing patients' body movements is essential for physical rehabilitation but is challenging in video consultations, as clinicians are frequently unable to see the whole patient or observe the patient as they perform specific movements. OBJECTIVE: The objective of this exploratory study was to assess the use of readily available technologies that would enable remote assessment of patient movement as part of a video consultation. METHODS: We reviewed the literature and available technologies and chose four technologies (Kubi and Pivo desktop robots, Facebook Portal TV, wide-angle webcam), in addition to help from a friend or a simple mobile phone holder, to assist video consultations. We used 5 standard assessments (sit-to-stand, timed "Up & Go," Berg Balance Test, ankle range of motion, shoulder range of motion) as the "challenge" for the technology. We developed an evaluation framework of 6 items: efficacy, cost, delivery, patient setup, clinician training and guidance, and safety. The coauthors, including 10 physiotherapists, then took the roles of clinician and patient to explore 7 combinations of 5 technologies. Subsequently, we applied our findings to hypothetical patients based on the researchers' family members and clinical experience. RESULTS: Kubi, which allowed the clinician to remotely control the patient's device, was useful for repositioning the tablet camera to gain a better view of the patient's body parts but not for tracking movement. Facebook Portal TV was useful, but only for upper body movement, as it functions based on face tracking. Both Pivo, with automated full body tracking using a mobile phone, and the wide-angle webcam for a laptop or desktop computer show promise. Simple solutions such as having a friend operate a mobile phone and use of a mobile phone holder also have potential. The setup of these technologies will require better instructions than are currently available from suppliers, and successful use will depend on the technology readiness of patients and, to some degree, of clinicians. CONCLUSIONS: Technologies that may enable clinicians to assess movement remotely as part of video consultations depend on the interplay of technology readiness, the patient's clinical conditions, and social support. The most promising off-the-shelf approaches seem to be use of wide-angle webcams, Pivo, help from a friend, or a simple mobile phone holder. Collaborative work between patients and clinicians is needed to develop and trial technological solutions to support video consultations assessing movement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,326 · 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