Preliminary Study on a Novel Protocol for Improving Familiarity with a Lower-Limb Robotic Exoskeleton in Able-Bodied, First-Time Users
Notice bibliographique
Résumé
Lower-limb exoskeletons have been created for different healthcare needs, but no research has been done on developing a proper protocol for users to get accustomed to moving with one. The user manuals provided also do not include such instructions. A pre-test was conducted with the TWIN (IIT), which is a lower-limb exoskeleton made for persons with spinal cord injury. In the pre-test, two healthy, able-bodied graduate students indicated a need for a protocol that can better prepare able-bodied, first-time users to move with an exoskeleton. TWIN was used in this preliminary study and nine users were divided to receive a tutorial or no tutorial before walking with the exoskeleton. Due to COVID-19 regulations, the study could only be performed with healthy, young-to-middle-aged lab members that do not require walking support. The proposed protocol was evaluated with the System Usability Scale, NASA Raw Task Load Index, and two custom surveys. The members who received the tutorial found it easy to follow and helpful, but the tutorial seemed to come at a price of higher perceived mental and physical demands, which could stem from the longer testing duration and the need to constantly recall and apply the things learned from the tutorial. All results presented are preliminary, and it is recommended to include biomechanical analysis and conduct the experiment with more participants in the future. Nonetheless, this proof-of-concept study lays groundwork for future related studies and the protocol will be adjusted, applied, and validated to patients and geriatric users.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».