Clinicians’ perceptions of a potential wearable device for capturing upper limb activity post-stroke: a qualitative focus group study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing interest in the use of wearable devices that track upper limb activity after stroke to help determine and motivate the optimal dose of upper limb practice. The purpose of this study was to explore clinicians' perceptions of a prospective wearable device that captures upper limb activity to assist in the design of devices for use in rehabilitation practice. METHODS: Four focus groups with 18 clinicians (occupational and physical therapists with stroke practice experience from a hospital or private practice setting) were conducted. Data were analyzed thematically. RESULTS: Our analysis revealed three themes: (1) "Quantity and quality is ideal" emphasized how an ideal device would capture both quantity and quality of movement; (2) "Most useful outside therapy sessions" described how therapists foresaw using the device outside of therapy sessions to monitor homework adherence, provide self-monitoring of use, motivate greater use and provide biofeedback on movement quality; (3) "User-friendly please" advocated for the creation of a device that was easy to use and customizable, which reflected the client-centered nature of their treatment. CONCLUSIONS: Findings from this study suggest that clinicians support the development of wearable devices that capture upper limb activity outside of therapy for individuals with some reach to grasp ability. Devices that are easy to use and capture both quality and quantity may result in greater uptake in the clinical setting. Future studies examining acceptability of wearable devices for tracking upper limb activity from the perspective of individuals with stroke are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».