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Enregistrement W3202451637 · doi:10.1080/07853890.2021.1897439

Proximity-aware interactive displays for rehabilitation centres

2021· article· en· W3202451637 sur OpenAlexaboutno aff
Afonso Faria, Stéphane Duarte, Daniel Simões Lopes, Hugo Nicolau

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxemicsContext (archaeology)Computer scienceHuman–computer interactionRehabilitationUbiquitous computingMultimediaWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In clinical practice, physiotherapists often support 3–5 patients, simultaneously. They are frequently roaming throughout the room, switching between patients, taking notes, planning, demonstrating, coordinating, and monitoring multiple exercises. In such demanding environments, it is common for important events to go unnoticed. In light of this, context-aware computing – the ability to recognise people/activities and present timely information – can support rehabilitation practices for both clinicians and patients. Previous research proposed augmenting everyday objects to aid medical professionals [1 Segura D, Favela J, Tentori M. 2009. Sentient displays in support of hospital work. 3rd Symposium of Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence; 2008. p. 103–111.[Crossref] , [Google Scholar]] or using large interactive whiteboards that show situational information in operating rooms [2 Bardram JE, Hansen TR, Soegaard M. 2006. AwareMedia: a shared interactive display supporting social, temporal, and spatial. Proceedings of the 2006 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 2006, Banff, Alberta, Canada, November 4–8, 2006. [Google Scholar]]. Nevertheless, the potential of context-aware computing remains largely unexplored in rehabilitation spaces as technologies fail to support the dynamic nature of clinical settings. In this work, we propose ARCADE, a proximity-aware system that leverages motion tracking and interactive displays to support patients’ rehabilitation and provide meaningful and timely information to physiotherapists. The design of the system is grounded on the theory of proxemics [3 Hall ET, Birdwhistell RL, Bock B, et al. Proxemics. Curr Anthropol. 1968;9(2/3):83–108.[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]]; particularly, we leveraged the concept of interpersonal distance (i.e. relative distance between two people) to adjust the information being displayed to both patient and professional. ARCADE is sensitive to 3 interpersonal distances: intimate (<0.5 m), personal (0.5–1.5m), and social (>1.5 m). When therapists are attending other patients (social), the information displayed can be adequately be seen from a distance, showing progress and whether the patient is performing the exercises correctly. When therapists move towards the patient (personal), the display changes smoothly to show critical performance information. Furthermore, therapists can use their hand as a virtual stethoscope to display detailed measures about a specific body segment/joint (intimate). The information being displayed at each interpersonal distance emerged from field studies with physiotherapists from local rehabilitation institutions. The user study aimed to answer two main research questions: (1) is ARCADE effective in illustrating the patients’ performance in unsupervised exercises? and (2) are proxemic interactions useful in rehabilitation environments?Materials and methods We conducted an evaluation with 9 physiotherapists, using both quantitative and qualitative methods to understand the system’s potential to be used in clinical settings. The study had two stages. First, we demonstrated ARCADE to participants and used a think-aloud protocol to elicit feedback about its usefulness in clinical settings. We then conducted a thematic analysis to all qualitative data. In the second stage, we simulated a situation where patients perform an exercise while unsupervised. We compared therapists’ performance in scoring the quality of movement using ARCADE’s visualisations against real-time video performance of patients. ARCADE’s visualisations used a human body representation with 20 joints and included measures such as task completion rate, joint angles, body segment paths, number of compensatory movements, and common compensations. The visualisations illustrated patients’ unsupervised performance based on the video recordings.Results Therapists responded positively to the visual measures displayed by ARCADE, and how information changed based on proximity. Interestingly, they were able to combine multiple measures to assess patients’ performance and uncover hidden information that is not visible by the human eye (e.g. joint angles and compensation movements). Results from stage 2 showed that post-assessment of patients’ performance using ARCADE was similar to physiotherapists’ real-time observations in terms of movement speed, amplitude, precision and overall movement quality.Discussion and conclusions We present ARCADE, a novel proximity-aware system that displays meaningful and timely information to patients and physiotherapists. ARCADE demonstrated potential to be used as a rehabilitation tool and enable professionals to assess the performance of multiple patients, simultaneously, without individual performance loss.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,004

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2021
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