Impacts of a Robotic Arm on People with Upper-Limb Disabilities Due to Neuromuscular Disorder
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Research is still limited on the impacts of robotic arms in improving independent living and social participation of individuals with upper-limb disabilities, and several knowledge gaps remain. This study aims to investigate the impacts of the JACO robotic arm on individuals with upper-limb impairments due to a neuromuscular disease. Methods For this prospective study, participants used the robotic arm in their daily life for a 2-month period. The effectiveness of the robotic arm was objectively observed during activities performed in a controlled environment. The perception of the users and of their main family caregivers was also documented. Finally, the nature and importance of activities carried out with the robotic arm in a community-living environment were explored. Results Participants' abilities with the JACO robotic arm improved continuously during the trial duration. Participants actively took part in more life habits, perceived fewer difficulties, and were more satisfied with their social participation. Despite these findings, very few life habits could be performed completely independently, limiting the impacts on global caregivers' burden. Conclusions Even if participants encountered some difficulties, this study demonstrates short-term benefits of the robotic arm for individuals with upper-limb impairments due to a neuromuscular disorder. Future studies should mainly focus on the psychosocial, economic, and occupational long-term impacts of the robotic arm. The development of services to assist the integration of such devices in people's lives could optimize their impacts. Clinical Relevance The results of this study contribute to the body of knowledge of clinicians for the prescription of a robotic arm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».