Real-World Functional Grasping Activity in Individuals With Stroke and Healthy Controls Using a Novel Wearable Wrist Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Background. While wrist-worn accelerometers have been used to measure upper extremity use in the past, they primarily measure arm motion and lack the ability to capture functional hand opening and grasping activities which are essential for activities of daily living. Objectives. To characterize real-world functional hand opening and grasping activities captured over multiple days in adults with stroke and in matched controls using a novel wrist-worn device. Methods. Twenty-eight individuals (fourteen individuals with stroke and 14 healthy controls) wore the devices on both wrists for 3 days. Functional hand activity was characterized by daily hand counts, hourly hand counts, and asymmetry between hands. The Mann–Whitney U test was used to evaluate differences in functional hand activities between the two groups. Results. The stroke group had 1480 and 4691 daily hand counts in their affected and nonaffected hands, respectively. The control group had 3559 and 5021 daily hand counts in their nondominant and dominant hands, respectively. Significantly fewer daily hand counts (P = .019), fewer hourly hand counts (P = .024), and a larger asymmetry index (P = .01) of the affected hand in the stroke group were found compared to that of the nondominant hand in the control group. Conclusions. Real-world functional upper extremity activity can be measured using this novel wrist-worn device. Unlike wrist-worn accelerometers, this wrist-worn device can provide a measurement of functional grasping activity. The findings have implications for clinicians and researchers to monitor and assess real-world hand activity, as well as to apply specific doses of repetitions to improve neural recovery after stroke.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».